Plant Companion Lighting System to Enhance Energy Efficient Agriculture in Remote Regions
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
This study presents the development and validation of the Plant Companion Lighting System (PCLS), a smart LED-based solution designed to enhance energy efficiency and optimize lighting conditions in Controlled Environment Agriculture (CEA). In remote and energy-constrained regions such as northern Canada, maintaining consistent light quality while minimizing energy consumption is critical for sustainable food production. The PCLS addresses this by integrating a motorized scissor-lift mechanism and ultrasonic sensors to automatically adjust the LED-to-canopy distance based on plant growth. Using Response Surface Methodology (RSM) and Central Composite Design (CCD), key lighting parameters—including distance, intensity, beam angle, and reflector configuration—were optimized to achieve stable Photosynthetic Photon Flux Density (PPFD) and reduce energy consumption. Regression models showed strong predictive power (R² > 0.99), with light intensity and distance identified as the most influential factors. Experimental validation confirmed that the system could maintain target PPFD (≈164 µmol/m²/s) within ±6% accuracy while reducing power usage by 80% compared to fixed systems. Although the prototype has a higher initial cost, cost analysis suggests mass production could lower this by 30%, making it economically viable long-term. The PCLS offers a scalable, sustainable lighting solution to support local food production in remote, light-sensitive agricultural environments.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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