Developing a Hydrologic Monitoring Network in Data‐Scarce Regions Using Open‐Source Arduino Dataloggers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Core Ideas An innovative low‐cost open‐source Arduino‐based datalogger was developed. The datalogger was deployed for hydrologic monitoring in tropical watersheds. Arduino datalogger performance was robust after overcoming initial challenges. The system has great potential for automated continuous environmental monitoring. Continuous hydrologic monitoring is limited in many regions of the world, creating serious knowledge gaps for water resources managers and scientists. Recent advances in open‐source software and hardware technologies, such as the Arduino project, show potential for the development of low‐cost (∼$100) automated dataloggers required for continuous data collection. We developed an Arduino‐based datalogger (the Ecohydro Logger) coupled with water sensors providing digital output to establish a hydrologic monitoring network in the data‐scarce wet‐dry tropics of Guanacaste, Costa Rica. While we experienced some challenges with a first iteration of our Arduino‐based datalogger, an improved version was robust and able to capture long periods of high‐frequency stream discharge data. Integration of the monitoring program into the local community was also key to successful deployment, allowing exchange of local knowledge and support. The accessible and low‐cost nature of Arduino‐based dataloggers can provide a means to extend continuous environmental monitoring into data‐scarce regions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle