Notice bibliographique
Résumé
A measurement and development platform for collecting water quality data (the WaterWatcher) was developed. The platform includes sensors to measure turbidity, total dissolved solids (TDS), and water temperature as variables that are often collected to assess water quality. The design is extensible for research and monitoring purposes, and all design files are provided under open-source permissive licenses for further development. System design and operation are discussed for illustrative purposes. A block diagram indicates elements of mechanical, electrical, and software design for this system. The mechanical assembly used to house circuit boards and sensors is designed using 3D printing for rapid prototyping. The electronic circuit board acts as a carrier for an Arduino 32-bit microcontroller board and an associated cellular module along with a GPS for geolocation of water quality measurements. The cellular module permits data transfer for Internet of Things (IoT) functionality. System operation is set up using a command line interface (CLI) and C++ code that allows for calibration coefficients and human-readable transfer functions to be defined so that sensor voltages are related to physical quantities. Data are cached on a secure digital (SD) card for backup. The circuit was calibrated, and system operation assessed by deployment on an urban reservoir. Biogeochemical cycles were identified in the collected data using spectrogram and semivariogram analyses to validate system operation. As a system with hardware and software released under an open source license, the WaterWatcher platform reduces the time and effort required to build and deploy low-cost water quality measurement sensors and provides an example of the basic hardware design that can be used for measurements of water quality.<br>Dr. Nicholas Kinar & Dr. Markus Brinkmann<br>@ University of SaskatchewanSaskatoon, Saskachewan, Canada
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,689 | 0,094 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».