MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3113185307 · doi:10.1109/tia.2020.3044032

Detailed Electrochemical Model of Microphotosynthetic Power Cells

2020· article· en· W3113185307 sur OpenAlexaff
Tamanwè Payarou, Soroush Rahimi, Kiran Kuruvinashetti, Pragasen Pillay, Muthukumaran Packirisamy

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industry Applications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Fuel Cells and Bioremediation
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIrradianceElectrochemistryChemical energyPhotosynthesisEquivalent circuitRepresentation (politics)Computer scienceBiochemical engineeringBiological systemMaterials scienceProcess engineeringNanotechnologyElectrical engineeringElectrodeEngineeringChemistryPhysicsVoltageThermodynamicsBiologyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A detailed and interdisciplinary explanation of the operation of microphotosynthetic cells (μ-PSCs) from chemical reactions modeling to energy harvesting is provided in this article. The model includes the effect of photosynthesis and respiration of algae cells as well as the effect of irradiance, day and night cycle, temperature, and pH of the solution. It has an interdisciplinary explanation built on knowledge accumulated from different fields, such as chemical, biological, electrical sciences, and practical results. It covers the theory of the operation of μ-PSCs, the electrochemical model, the equivalent circuit representation of μ-PSCs, and energy harvesting from μ-PSCs. This article provides a simple but thorough insight into a better understanding and improvement of the μ-PSCs technology.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,657
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,190 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Industry ApplicationsMême sujetMicrobial Fuel Cells and BioremediationTravaux en français237 207