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Enregistrement W3092945766

Replication of experiments in anaerobic digestion: simpler, greater and easier than you had ever hoped

2017· preprint· en· W3092945766 sur OpenAlexfundno aff
Jérôme Hamelin, Diane Plouchart, Guillaume Guizard, Éric Latrille, Kim Milferstedt

Notice bibliographique

RevueProdinra (INRA Bordeaux-Aquitaine) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnaerobic Digestion and Biogas Production
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut National de la Recherche AgronomiqueInstitut national de la recherche scientifique
Mots-clésReplication (statistics)Computer scienceAnaerobic digestionDigestion (alchemy)ChemistryMathematicsChromatographyStatisticsMethane
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reliability of results in science is done by replication of experiments, but it is often expensive and labour intensive. Indeed, operating anaerobic digesters in a continuous mode requires some experience and a lot of manpower. The number of anaerobic digesters that can be handled in parallel is therefore limited. In practice, experiments are often repeated several times, starting always with a fresh inoculum. One approach is to store and to restore the activity of the same inoculum, with no guarantee on the preservation of the functioning. Unfortunately, there is no consensus on any standardized strategy for the long-term preservation of complex ecosystems. Here, we present a multiplexed chemostat system that minimizes costs and manpower for operating several anaerobic digesters in parallel, and present a first application of the system. Up to thirty reactors may be operated by a single person. This system may unlock ecological studies as well as process optimization in the context of anaerobic digestion, where several conditions need to be tested in parallel. The vocation of this device is to make it available to the scientific community.

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)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0030,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,009

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,249 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineReproductibilité
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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