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Enregistrement W6949790241 · doi:10.5281/zenodo.3229758

D3.5 NDS Final Design Document

2017· article· en· W6949790241 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLight effects on plants
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésGreenhouseCrewModular designSoftware deploymentControl (management)Reliability (semiconductor)ProductivityRemote control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The EDEN ISS nutrient delivery system (NDS) is based on proven horticultural management technology. While some system aspects are relatively new, they will not impact the overall reliability of operation. Similarly, the control system that will operate the NDS and other subsystems is based on Argus Controls (Surrey, BC, Canada) hardware, which has been a greenhouse control and environment management standard since 1984. The bulk of the NDS hardware is contained within the FEG, a 6 meter insulated shipping container equipped with eight growing racks holding a total of forty-two plant growth trays covering 11.9 square metres of growing space. The system was designed to grow lettuce, herbs, pepper, tomato and cucumber and will supply the Neumayer Station III crew with fresh produce during operation. Plants will be grown in recirculating nutrient solution that has both pH and electrical conductivity (EC) control. Water will be delivered to the modular growing trays using a hybrid aeroponic/nutrient film technique (NFT) from two nutrient tanks located in the service section. While the NDS in itself uses reliable and proven hardware and growing techniques, the challenges of remote deployment in the Antarctic will provide the needed operational and productivity data required for future missions to the Moon or Mars

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,374
Score d'incertitude au seuil0,893

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3740,319

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,170 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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