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Enregistrement W4313068776 · doi:10.30880/ijie.2022.14.04.010

A Review and Analysis of the Effects of Colors of Light On the Performance of Solar Photovoltaic Panels

2022· review· en· W4313068776 sur OpenAlexaff
Saad Bin Abul Kashem, D.H.G.A.E. Jayasinghe, Muhammad E. H. Chowdhury, Amith Khandakar, Azad Ashraf, Ansaruddin Kunju, Mohammad Nashbat, Mazar Hasan-Zia, Esmaeili Khalil Saraei A., Mujahid Tabassum, Saleem Ahmed

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Integrated Engineering · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueSolar Thermal and Photovoltaic Systems
Établissements canadiensCollege of the North Atlantic
Organismes subventionnairesUniversity of JaffnaQatar UniversityHigher College of Technology
Mots-clésPhotovoltaic systemSolar energyRenewable energySolar mirrorPhotovoltaic thermal hybrid solar collectorOpticsMaterials scienceEngineering physicsEnvironmental scienceEngineeringPhysicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solar energy is quite simple as the energy can be obtained from the sun directly. Solar energy is categorized as one of the best renewable energy since it does not emit carbon dioxide and because of unlimited supports from the sun. In this paper, three main sections of solar technologies like photovoltaicsolar panel, concentrating solar power, heating and cooling system that is available present days have been investigated. In the second part of this research, an experiment has been carried out to evaluate the effects of colors of light on the performance of solar photovoltaic panels. Different colors of light having different wavelength, resulting in different frequency and hence different energy. In general, the solar spectrum influences the performance of the solar panels. The results show that the solar panels are influenced more by the red color of light. This report will start by detailing the three main solar technologies, followed by the testing on the colors of light with the solar panels

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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