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Enregistrement W2765292159 · doi:10.1115/detc2017-68111

Long-Term Performance Estimation of Aquaculture Solar Aeration System for Developing World

2017· article· en· W2765292159 sur OpenAlexaff
Sami Yamani Douzi Sorkhabi, Ahmed Mahmoud, Shakya Sur, Elan Pavlov, Amy M. Bilton

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueSolar-Powered Water Purification Methods
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBundesministerium für Wirtschaftliche Zusammenarbeit und EntwicklungStyrelsen för Internationellt UtvecklingssamarbeteUnited States Agency for International Development
Mots-clésAerationAquacultureEnvironmental scienceSunlightSolar energyElectricityProductivityBusinessEnvironmental engineeringFish <Actinopterygii>Environmental economicsFisheryEcologyEngineeringEconomicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the past several decades, the wild capture fisheries have become unsustainable and the practice of small-scale aquaculture has increased in the rural areas of developing countries. In aquaculture ponds, it is critical to maintain adequate levels of dissolved oxygen to ensure productivity and fish health. To provide adequate dissolved oxygen, aeration systems can be employed. However, the current aeration systems are expensive and require secure access to electricity, putting them out of reach for developing world applications. To address this need, a simple aeration system powered by solar energy, called a Solar Updraft Aerator (SUpA) is proposed. SUpA induces convection in the pond by directing absorbed solar energy to deeper pond layers, increasing the dissolved oxygen level. To be effective, SUpA needs to provide adequate dissolved oxygen even when there are multiple days of low sunlight. This research estimates the long-term performance of SUpA under different weather conditions and for a period of 15 to 18 years. Through this process, the dissolved oxygen level of the aquaculture pond is simulated with and without SUpA system to evaluate the magnitude of the influence. The results indicate that SUpA can significantly reduce the number of hours that the dissolved oxygen level is below the needed threshold.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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