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Enregistrement W2767561925 · doi:10.6000/1927-5129.2017.13.88

An Initial Tidal Power Resource Estimation at Jhari Creek of Indus Delta, Sindh, Pakistan

2017· article· en· W2767561925 sur OpenAlexvenueno aff
Mirza Salman Baig, Zaheer Uddin, Ambreen Insaf

Notice bibliographique

RevueJournal of Basic & Applied Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWave and Wind Energy Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndusRenewable energyTidal powerResource (disambiguation)ElectricityEnvironmental scienceElectricity generationNatural resource economicsGeographyWater resource managementPower (physics)EconomicsGeologyPhysicsEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Energy crisis in Pakistan is one of the severe challenges the country is facing today. Electricity is essential part of our daily life and its shortage has severely affected the economy and the other segments of society. This shortfall of electricity is increasing day by day and situation becomes worst especially in summer. The energy crisis are caused due to disproportionate dependence on non-renewable energy resources. The most effective solution that has been found to overcome such crisis is the use of tidal energy, because tidal energy has a significant advantage over many other forms of renewable energy as it is almost perfectly predicted over long time horizons. Therefore, first time an attempt has been made to estimate the tidal energy resources at Jhari creek of Indus Delta, Sindh, Pakistan. For this purpose real time tidal data is acquired from Pakistan Navy and tidal resources are estimated. Potential power density is calculated for the duration of four months May-August 2013 and found that highest potential mean spring power density was observed in June 2013 that was 1.67 W/m2.

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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,085

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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