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Enregistrement W31901807 · doi:10.1016/j.ecoenv.2019.110149

Nanosatellite nonlinear attitude control testing on an air bearing system

2012· article· en· W31901807 sur OpenAlexaff
Junquan Li, Mark Post, Krishna Dev Kumar

Notice bibliographique

RevueEcotoxicology and Environmental Safety · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpace Satellite Systems and Control
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesGovernment of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésControl theory (sociology)Attitude controlNonlinear systemFeed forwardRobustness (evolution)Lyapunov functionNonlinear controlLyapunov stabilityEngineeringControl engineeringSpacecraftControl systemReaction wheelAir bearingController (irrigation)Computer scienceControl (management)Aerospace engineeringPhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Diets are shown to be capable of shaping the gut microbiota of earthworm, while the effects of distinct foods on bacterial communities of different digestive tracts of earthworm are unknown. For this purpose, cow dung (CD) and domestic sludge (DS) were chosen as diets for earthworms (Eisenia fetida), and different gut contents, namely gizzard + foregut area, hindgut, and mature vermi-compost were sampled for Illumina sequencing analysis. We found that there existed significant reductions in bacterial diversity and abundance in the gizzard + foregut area, where there were stable bacteria with the ability of biodegradation of xenobiotics, such as Amycolatopsis, Methylobacterium, Ralstonia, Ochrobactrum, and Sphingomonas. The decreases could be recovered in the hindgut and mature vermi-compost to different extents, suggesting that a bottleneck effect on the bacterial community occurred in the gizzard + foregut area. Beta-Proteobacteria was the most abundant subclass regardless of the different diets, and bacteria affiliated with gamma-, delta- and epsilon-subclasses were taken as food by the earthworms. Vermi-composts based on the various diets should be used differently according to different aims.

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 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 enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,916

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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,178 · 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.

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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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