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Enregistrement W7038242288

Hunting for High Head Hydro with HydroHelp 3

2009· article· en· W7038242288 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSpider Taxonomy and Behavior Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer programHead (geology)HydraulicsTurbineImpulse (physics)MicrocomputerCost estimate
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several high head run-of-river small hydro plants are currently being developed in British Columbia. Many of the sites were identified with the help of RETScreen®, an award-winning free program obtainable from www.retscreen.net. For more detailed cost assessments of hydro sites, the authors have developed a series of programs called HydroHelp, and the first, HydroHelp 1, for turbine selection is also available free at http://www.hydrohelp.ca. HydroHelp 3 is specifically developed for high head impulse site assessment, and this paper shows how desktop pre-feasibility assessments and cost estimates can be developed using Google Earth and the program, with only a few hours of work. HydroHelp 3 is a Microsoft Excel-based computer program developed with financial help from CANMET (Natural Resources Canada), to evaluate impulse-powered hydro sites. The program occupies just over 8.3MB, and has an input sheet where data from 186 input cells are used to develop a detailed 72-line cost estimate. The program output includes dimensioned generic drawings for all structures, calculates all project hydraulics and selects the most appropriate impulse turbine for the site from 13 types, including Turgo and cross-flow turbines. The program can be used on all impulse sites of more than about 1MW capacity. This paper includes an example on how to use the program to estimate the cost of the 10MW, 455m head site at Chipmunk Creek in south-west British Columbia.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,279
Score d'incertitude au seuil0,554

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1050,017

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,292 · 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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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