Shading Effects of Photovolatic Panels on the Evapotranspiration Process in Extensive Green Roofs
Bibliographic record
Abstract
Le dveloppement faible impact est une approche novatrice et alternative de l'amnagement de terrain pour les mthodes traditionnelles de drainage des eaux pluviales.Les toitures vgtalises extensives (TVE) sont une technologie de dveloppement faible impact qui peut tre mise en oeuvre pour rduire le ruissellement gnr par la pluie sur les toits des btiments.Lorsqu'une TVE est intgre un systme photovoltaque (PV), on peut rduire la temprature ambiante localise via l'vapotranspiration (ET).La baisse de la temprature de fonctionnement des cellules photovoltaques augmente le rendement de conversion et la dure de vie utile des panneaux photovoltaques.L'ombre provoque par les panneaux photovoltaques peut bloquer partiellement le rayonnement solaire sur les TVE, ce qui peut influer les taux d'ET.L'objectif de cette tude est d'tudier le processus d'ET dans les zones ombrages et non ombrages de systmes combins (TVE-PV).Deux lysimtres ont t modifis pour mesurer l'ET de deux modules de TVE, l'un dans une zone ombrage (sous les panneaux photovoltaques) et l'autre dans une zone non ombrage.En priode d't (irrigue), l'ET mesure pour le module ombrag a t infrieure de 81% celle mesure pour le module non ombrag.En priode d'automne (non irrigue), l'ET pour le module ombrag a t infrieure de 38% par rapport au module non ombrag.Les diffrences de rayonnement solaire entre l't et l'automne pourraient expliquer ce rsultat distinct.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
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".