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Enregistrement W7015581784

Système de contrôle automatisé de l'eau en culture de sphaigne

2020· other· fr· W7015581784 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2020
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlluvionWestern europeGully erosion
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La culture de sphaigne est la production durable de biomasse de sphaigne sur une base renouvelable et cyclique. Un système de contrôle de l’eau est nécessaire pour maintenir le niveau de la nappe phréatique à une valeur définie au cours de la saison de croissance dans un contexte de conditions climatiques variables. Peu d’information et de documentation sont disponibles concernant la conception et l’opération de systèmes de contrôle de l’eau dans les bassins de culture de sphaigne. Les objectifs de ce projet sont de définir, concevoir et réaliser le système de drainage et d’irrigation souterraine pour la culture de sphaigne et de développer un système de contrôle correspondant aux contraintes du site de Shippagan au Nouveau-Brunswick installé en 2014. La définition d’un système d’irrigation et de drainage adapté est basée sur les connaissances du drainage et de l’irrigation en agriculture et des besoins physiologiques de la sphaigne. Le développement des équipements a été réalisé en adaptant les concepts du système aux contraintes du site. L’analyse du système comprend les mesures à effectuer, les éléments à contrôler et les consignes d’opération. Les appareils de mesure du niveau de l’eau permettent d’évaluer et de transmettre au contrôle central les niveaux d’eau des fossés et de la nappe phréatique. Le contrôle central analyse les conditions et contrôle les pompes et les barrages à hauteur variable. L’énergie est fournie par un système de panneaux solaires et de batteries. Les barrages à hauteur variable permettent d’ajuster le niveau d’eau dans les fossés. Le système et les équipements développés répondent aux objectifs de conception. Des améliorations et une optimisation sont à faire. Le système permettra de continuer les travaux notamment au niveau de la modélisation de l’écoulement de l’eau et du contrôle prédictif.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,004

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,179 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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