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Enregistrement W7143820406 · doi:10.20637/0002000109

Report of Lunar Farming Concept Study Working Group 1st: Past and present of space farming

2023· report· en· W7143820406 sur OpenAlexaboutno aff
Masanori SHINOHARA, Sachiko Yano

Notice bibliographique

RevueInstitutional Repositories DataBase (IRDB) · 2023
Typereport
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Aerospace Exploration Agency
Mots-clésAgricultureSpace (punctuation)Group (periodic table)Work (physics)Extensive farming

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

History of space farmingApproximately 60 years have passed since the United States and the former Soviet Union began space development using artificial satellites and manned spacecraft in the 1960s.In 2018, the International Space station (ISS) celebrated its 20th anniversary of operation.Humans have been trying to extend viable areas to the vicinity of the moon, the lunar surface, and Mars.Food production is the key technology needed to make long-term manned space activities sustainable with environmental control, automation, and recycling.The Controlled Ecological Life Support System (CELSS) encompasses these techniques, and the Bioregenerative Life Support System (BLSS) utilize organisms for life support systems.From the early stages of space development, the United States and Russia (including the former Soviet Union) have also actively addressed plant cultivation in space vessels.Plant research in space environments has been categorized into gravitational physiological research exploring gravity-sensing mechanisms and plant responses to light and gravity, space agronomic research with the goal of sustained crop production with agronomic approaches, and plant physiological research that has been mainstream in space using relatively small cultivation devices.Large-scale cultivation studies aimed at BLSSs have been conducted in laboratory facilities on earth.Terrestrial closed ecosystem cultivation facility research is being conducted by Russia, the USA, Europe, Japan, and Canada, or in cooperation.More recently, China has been actively conducting research.Fig. 2.1 shows a summary of the history of BLSS research 1) .Fig.2.1 History of bioregenerative life support system (BLSS) researchFig. 2.1 History of bioregenerative life support system (BLSS) research 1) 2.2 Use of algae In early life support technology research in space development from the 1950s to 1960s, research on oxygen generation and carbon dioxide removal was actively conducted using algae, such as Chlorella.However, the weight and electric power of the photosynthetic air regeneration system were not suitable for the short-term stay 8 8 JAXA Special Publication JAXA-SP-23-004E This document is provided by JAXA.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,011

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,261 · 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
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
Publié2023
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Résumé présentoui

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