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Record W2280708198 · doi:10.82308/11054

Composting bioreactors: heat redistribution and heat recovery system for small compost vessels

2014· article· en· W2280708198 on OpenAlexfundno aff
Eyad Jamaleddine

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2014
Typearticle
Languageen
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicComposting and Vermicomposting Techniques
Canadian institutionsnot available
FundersMcGill University
KeywordsCompostAerationHeat exchangerWaste managementThermocoupleEnvironmental scienceHeat recovery ventilationWaste heat recovery unitHeat transferWaste heatEnvironmental engineeringPulp and paper industryMaterials scienceComposite materialMechanicsEngineeringMechanical engineering

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le compostage est une méthode de plus en plus populaire pour la gestion municipale et résidentielle des déchets. Le compostage uniforme est nécessaire pour obtenir un produit homogène de haute qualité et assurer la destruction des agents pathogènes. Il est donc essentiel de maintenir une température uniforme dans tout le compost. Pour mieux y parvenir, un récipient de compost équipé d'un système de redistribution de la chaleur (HRS) a été conçu, construit et vérifié. Ce système est composé d'un échangeur de chaleur, un tube en plastique, et une bobine de cuivre rempli d'eau. La digestion bactérienne des matières organiques cause une augmentation de la température de l'eau à l'intérieur du HRS et provoque un effet de flottabilité qui enchaîne un déplacement d'eau à l'intérieur du tube de cuivre, distribuant la chaleur du centre le plus chaud du compost vers les zones plus froides et ce, sans apport d'énergie externe. La chaleur est également redistribuée par conduction le long du tube de cuivre. Les résultats obtenus suggèrent que le HRS atteint son objectif, mais des pertes de chaleur ont été découvertes à la sortie d'air de 4 ̎. Un échangeur de chaleur à air (AES) a été ajouté pour réduire la perte de chaleur. Un total de douze expériences ont été effectuées : quatre avec le HRS, quatre avec l'AES et quatre contrôles. Les vaisseaux été équipés de thermocouples placés à 33, 54 et 84 cm du sol. Les vaisseaux équipés du HRS ont démontré des températures plus élevées au cours des 10 premiers jours de l'expérience (p < 0,001).

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.098
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.026
GPT teacher head0.217
Teacher spread0.191 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2014
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