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Enregistrement W4366773630 · doi:10.3390/technologies11020062

Geographical Dependence of Open Hardware Optimization: Case Study of Solar Photovoltaic Racking

2023· article· en· W4366773630 sur OpenAlexaff
Shafquat Rana, Nicholas Vandewetering, Jadyn Powell, Jonathan Álvarez Ariza, Joshua M. Pearce

Notice bibliographique

RevueTechnologies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGreen IT and Sustainability
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotovoltaic systemSupply chainOpen sourceOpen source hardwareComputer scienceBusinessCapital costRange (aeronautics)Industrial organizationCapital (architecture)Environmental economicsOperations managementEngineeringEconomicsElectrical engineeringMarketingOperating systemGeographyAerospace engineeringSoftware

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Open-source technological development is well-known for rapid innovation and providing opportunities to reduce costs and thus increase accessibility for a wide range of products. This is done through distributed manufacturing, in which products are produced close to end users. There is anecdotal evidence that these opportunities are heavily geographically dependent, with some locations unable to acquire components to build open hardware at accessible prices because of trade restrictions, tariffs, taxes, or market availability. Supply chain disruptions during the COVID-19 pandemic exacerbated this and forced designers to pivot towards a la carte-style design frameworks for critical system components. To further develop this phenomenon, a case study of free and open-source solar photovoltaic (PV) racking systems is provided. Two similar open-source designs made from different materials are compared in terms of capital costs for their detailed bill of materials throughout ten locations in North, Central and South America. The differences in economic optimization showed that the costs of wood-based racks were superior in North America and in some South American countries, while metal was less costly in Central and South America. The results make it clear that open hardware designs would be best to allow for local optimization based on material availability in all designs.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,251 · 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
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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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