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Enregistrement W2908505011 · doi:10.33087/jepca.v1i1.5

Analisis Awal Potensi Renewable Energy di Bawah Jembatan Aur Duri II Jambi

2018· article· en· W2908505011 sur OpenAlexaff
S Umar Djufri

Notice bibliographique

RevueJournal of Electrical Power Control and Automation (JEPCA) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater and Land Management
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceHydropowerRenewable energyPower stationHydrology (agriculture)StreamflowSTREAMSElectric powerElectricityElectricity generationChannel (broadcasting)Water resource managementPower (physics)GeologyEngineeringComputer scienceDrainage basinGeographyGeotechnical engineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The city of Jambi is dibentangi River batanghari, study on utilization of renewable electricity in particular an against water power through Streams need to be consider for perencanan Micro Hydro power plant (PLTMH). Water conditions that can be utilized as a resource (resources) electric generator has a capacity of flow and elevation of water channel system. The main problems in hydropower generation is the availability of water of the river discharge as energy for propulsion power plant. Therefore it takes a specific technique to predict the potential flow of river water on all the time or signature debit River that can be used for energy micro hydro power plant, not the onset of rain with a long time as well as the condition of watersheds (DAS) that can cause critical flow of river water into small even dried up. River discharge measurements manually at any given time can only represent the volume of discharge of the River at the time of measurement is performed. Changes that occur due to the onset of rain in the next time, or decrease in discharge of the River because the groundwater deposits shrink, can not be observed with either it needs to be planned debit kontiniu for turbine generator round capacity taking into account the capacity of electricity from generators that can be optimally raised

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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