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Enregistrement W2613399650

Shading Effects of Photovolatic Panels on the Evapotranspiration Process in Extensive Green Roofs

2016· preprint· fr· W2613399650 sur OpenAlexaff
Ali Jahanfar, Jennifer Drake, Brent E. Sleep, Liat Margolis

Notice bibliographique

RevueDSpace (Centre National De La Recherche Scientifique) · 2016
Typepreprint
Languefr
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Heat Island Mitigation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésShadingEvapotranspirationProcess (computing)Environmental scienceComputer scienceEcologyComputer graphics (images)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le dveloppement faible impact est une approche novatrice et alternative de l'amnagement de terrain pour les mthodes traditionnelles de drainage des eaux pluviales.Les toitures vgtalises extensives (TVE) sont une technologie de dveloppement faible impact qui peut tre mise en oeuvre pour rduire le ruissellement gnr par la pluie sur les toits des btiments.Lorsqu'une TVE est intgre un systme photovoltaque (PV), on peut rduire la temprature ambiante localise via l'vapotranspiration (ET).La baisse de la temprature de fonctionnement des cellules photovoltaques augmente le rendement de conversion et la dure de vie utile des panneaux photovoltaques.L'ombre provoque par les panneaux photovoltaques peut bloquer partiellement le rayonnement solaire sur les TVE, ce qui peut influer les taux d'ET.L'objectif de cette tude est d'tudier le processus d'ET dans les zones ombrages et non ombrages de systmes combins (TVE-PV).Deux lysimtres ont t modifis pour mesurer l'ET de deux modules de TVE, l'un dans une zone ombrage (sous les panneaux photovoltaques) et l'autre dans une zone non ombrage.En priode d't (irrigue), l'ET mesure pour le module ombrag a t infrieure de 81% celle mesure pour le module non ombrag.En priode d'automne (non irrigue), l'ET pour le module ombrag a t infrieure de 38% par rapport au module non ombrag.Les diffrences de rayonnement solaire entre l't et l'automne pourraient expliquer ce rsultat distinct.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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