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Enregistrement W4308504795 · doi:10.4081/jae.2022.1387

Aeroponic systems design: considerations and challenges

2022· article· en· W4308504795 sur OpenAlex
Albert Min, Nam P. Nguyen, Liam Howatt, Marlowe Tavares, Jaho Seo

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInnovations in Aquaponics and Hydroponics Systems
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésAgricultural engineeringProcess engineeringEnvironmental scienceComputer scienceMechanical engineeringEngineeringEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Controlled Environment Agriculture (CEA) holds promise as a way to intensify current agricultural production systems while limiting pressures on land, water, and energy resources. However, its use has not yet been widely adopted, in part because the engineering design considerations and associated challenges are not well known. This is even more apparent for aeroponics, where the additional cost and complexities in controlling atomization have yet to establish an advantage in scale over simpler hydroponic systems To shed light on these considerations and challenges, an instrumented aeroponic system was prototyped with the goal of creating a quantitative model of growth for various species of leafy greens. As the first consideration, pressure swirl atomizers were paired with a diaphragm-type pressure tank to supply the necessary pressures needed for effective atomization. Secondly, nutrient solution was mixed on-demand from Reverse Osmosis (RO) water and concentrated nutrient stock then pumped into the pressure tank using a positive displacement pump. A bamboo-based substrate that allowed both germination and extended vegetative growth was supported on a stainless steel mesh and PVC frame acting as a grow tray. Finally, a camera microservice platform was developed to quantify plant growth using a computer vision pixel-based segmentation method.

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.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,577
Score d'incertitude au seuil0,225

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,150 · 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