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Enregistrement W4416023116 · doi:10.1016/j.ohx.2025.e00720

Jericho open resistive data logger: An open-source modular weather station and monitoring system for long-term solar photovoltaic outdoor experimentation

2025· article· en· W4416023116 sur OpenAlexafffund
Koami Soulemane Hayibo, Joshua M. Pearce

Notice bibliographique

RevueHardwareX · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiquePhotovoltaic System Optimization Techniques
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for InnovationOntario Research Foundation
Mots-clésModular designPhotovoltaic systemData acquisitionArduinoData loggerWind speedRenewable energyWeather stationRaspberry pi

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Environmental and energy production monitoring systems not only provide data acquisition (DAQ) but now supervisory control and data acquisition (SCADA) for both meteorological and solar photovoltaic (PV) research. DIY systems are often not robust enough for research and proprietary systems are often economically prohibitive. The Jericho Open Resistive Data Logger (RDL) platform bridges this gap between low-cost DIY devices and high-cost proprietary DAQs. It integrates a custom RDL, Arduino Nano, modular I 2 C expansion, and a Raspberry Pi for edge processing into a robust, open-source platform. Supporting multiple sensor protocols (analog, digital, resistive, I 2 C, SDI-12, and USB) and long-distance wired transmission, the system enables reproducible, research-grade data collection at less than half of the cost of proprietary stations. Statistical comparison of irradiance, relative humidity and temperature and wind speed were bench marked against a proprietary system and found to be well within acceptable differences for validation although wind speed was found to have the highest deviation. Two independent open-source units confirm excellent inter-device repeatability across all measured variables. By combining environmental and PV monitoring within a unified platform, Jericho Open RDL provides an accessible and adaptable solution for distributed renewable energy and environmental research.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,006

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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,300 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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