A Low-Cost, Open-Source, 3D-Printed, Compact, In Situ, Automatic Water Sampler for Environmental Surveillance
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.
Notice bibliographique
Résumé
Water sampling is crucial for assessing and managing urban water systems, and wastewater sampling has expanded applications for public health surveillance. This paper introduces an innovative, open-source, compact autosampler, “ MAD A uto- S ampler (MAD-AS)”, to overcome the significant cost, space, and installation limitations of conventional water automatic samplers. MAD-AS can collect samples from diverse water sources. The device integrates a 3D-printed peristaltic pump, protective housing, and an ATmega-based microcontroller for user-defined sampling programs. It can be installed in space-constrained areas, sits in situ within the waterway, and can be remotely triggered via cellular connectivity. Laboratory tests validated MAD-AS’s consistent performance, both regarding its pumping rate and its ability to sample complex water matrices with high pollutant variability. Field deployments ( n = 75) in stormwater and wastewater systems demonstrated comparable performance to traditional sampling methods, particularly for smaller or dissolved pollutants (TP, TN, viruses) with significant correlations ( p < 0.05). MAD-AS’s low-cost, easy installation with small batteries for power supply, and accessible design aim to enhance our temporal and spatial understanding of water quality variations across diverse catchments, including in remote and informal communities.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 découle