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Enregistrement W2992424437 · doi:10.52151/jae2006434.1230

Peristaltic Pumping System for Metering Aqueous Fertilizer

2024· article· en· W2992424437 sur OpenAlexaff
Amrita Dey, Indra Mani, J. S. Panwar

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Engineering (India) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFreezing and Crystallization Processes
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetering modePeristalsisPeristaltic pumpAqueous solutionFertilizerEnvironmental scienceChemistryEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In dryland areas, an aqueous fertilizer seed drill helps in proper germination of seed and good establishment of crops by providing soil moisture during sowing time. Until now a suitable pumping unit to meter and disperse aqueous fertilizer is not available. The objective of the present work is to optimize the design values of the pump variables for different discharge rates suitable for different dryland winter crops. A prototype pump was developed and evaluated with two levels of reel diameter (0.30 and 0.16 m); four levels of roller spacing (15.7,8.4 ; 6.29, 11.8 cm); three levels of liquid head (0.51, 0.46, and 0.41 m); three levels of rpm (50, 100, and ISO); and three flexible tube diameters (12.7,9.6, and 6.4 mm). Discharge data was collected from the flexible tubes mounted on the rollers of the pump at a particular rpm and for the given levels of other pump variables. At ISO rpm, an individual tube of 12.7 mm diameter gave highest discharge of441 I/h. For 0.1 m variation of head, discharge varied by a maximum of50 1/ h. An increase of 3.9 cm roller spacing affected the discharge by a maximum of 160 I/h at 150 rpm. The developed pumping system with nine rows is capable of delivering a discharge range of212 I/h to 396911h, which satisfies the water requirement of many dryland winter crops.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,181 · 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'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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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