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Enregistrement W4388422466 · doi:10.24425/jwld.2021.137100

A novel method and device for plastic mulch retriever

2021· article· en· W4388422466 sur OpenAlexaboutno aff
Kanat Khazimov, Adilkhan Niyazbayev, Zhanbota S. Shekerbekova, Aigul Urymbaeva, Gulzhanat Mukanova, Tursynkul Bazarbayeva, Vladimir Nekrashevich, Марат Хазимов

Notice bibliographique

RevueJournal of Water and Land Development · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueForest Biomass Utilization and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMulchLandscape architecturePlastic mulchLabrador RetrieverEnvironmental scienceHorticultureHydrology (agriculture)Computer scienceEngineeringCivil engineeringGeotechnical engineeringMedicineBiologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plastic mulch provides a range of benefits including helping modulate soil temperature, reduce soil erosion, evaporation, fertilizer leaching and weed problems and increasing the quality and yields of the product. But when the crops are harvested, plastic mulch needs to be removed from the ground for disposal. Otherwise, these wastes are mixed with the soil and have a negative impact on yields by reducing the access of nutrients and moisture in the soil. The purpose of the current study is, therefore, to propose a roller for plastic mulch retriever which is applicable when the crops are harvested, and the plastic mulch needs to be removed from the ground for disposal. The winding mechanism of the plastic mulch retriever performs the main function and must have the high-quality performance of the winding operation in the removal technology. Research based on requirements of tensile strength test method and changes of strength characteristics of plastic mulch from various factors under natural conditions. The coefficient of compaction of the used plastic mulch (Krel), was the ratio of the diameter of the standard plastic mulch which was wound in the factory to the diameter of the used plastic mulch during the winding.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,221 · 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'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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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