Thermal imaging for potential use in cereals and oilseeds handling
Notice bibliographique
Résumé
IX 1.To determine the non-uniformity of heating on the surface of grain after microwave treatment using a pilot-scale drier.2. To determine the germination percentage and fat acidity value (FAV) of the wheat samples collected from the high temperature and the normal temperature regions of bulk grain after microwave treatment.3. To determine the capability of thermal imaging to detect a hot spot in a stored grain silo.4. To determine the efficiency of a thermal imaging technique to identify western Canadian wheat classes by bulk sample analysis.5. To determine the efficiency of a thermal imaging technique to detect the presence of Cryptolestes ferrugineus (Stephens) inside wheat kernels at six developmental stages (four larval, pupal and adult). Thesis OutlineChapter 1 describes the general introduction about the Canadian grain industry, infrared thermal imaging and objectives of this research.Chapter 2 deals with the review of literature pertaining to each objective, and theory and agricultural applications of infrared thermal imaging.Chapters 3 to 7 are presented in paper format, and the details are explained in Table 1.1.The overall conclusions and recommendations are discussed in Chapter 8. Table 1.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».