MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2785620294 · doi:10.28948/ngumuh.386850

TÜRKİYE, SAMSUN-HAVZA RÜZGÂR ENERJİ POTANSİYELİ DEĞERLENDİRMESİ

2018· article· tr· W2785620294 on OpenAlexaff
Hayati Mamur, Mehmet Karayel

Bibliographic record

VenueÖmer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi · 2018
Typearticle
Languagetr
FieldEnergy
TopicSolar Thermal and Photovoltaic Systems
Canadian institutionsIntertek (Canada)
Fundersnot available
KeywordsPhysicsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Bu çalışmada Türkiye, Samsun ili, Havza ilçesinde kurulan bir rüzgâr analiz kulesi ile bu bölgenin rüzgâr enerji potansiyelinin ölçümü yapılmıştır. Analiz edilen rüzgâr verileri, 2014–2015 tarihleri arasında yaklaşık 12 ay için 80 m yükseklikteki bir kulenin 80 m, 78 m, 57 m ve 30. m’lerindeki anemometreler yardımıyla 10 dk aralıklarla toplanmış ve kaydedilmiştir. Ayrıca kulenin 5 m ve 6 m yüksekliklerine yerleştirilen sıcaklık, nem ve basınç çeviricileri yardımıyla diğer hava değişkenleri de alınmıştır. Yapılan değerlendirmelere göre, 80 m kule yüksekliğindeki ortalama rüzgâr hızı 4,9 m/s, 5 m’deki ortalama basınç değeri 928,52 hPa ve 6 m’deki sıcaklık ve nem değerleri de sırasıyla 12,61°C ve %72,14 olarak hesaplanmıştır. Bu verilere bağlı olarak üretilebilecek enerjinin Watt/m 2 olarak değerleri 30 ve 80 m için bulunmuştur. Son olarak da, kulenin 78 m ve 28 m yüksekliklerine yerleştirilen rüzgâr yönü çeviricileri ile de hâkim rüzgâr yönü olarak Kuzey yönü belirlenmiştir. Elde edilen değerlere göre, bu seçilen alanın büyük rüzgâr türbini yatırımları için elverişsiz olduğu saptanmıştır.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.031
Threshold uncertainty score0.077

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0230.005

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 head0.018
GPT teacher head0.239
Teacher spread0.221 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
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

Citations1
Published2018
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueÖmer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri DergisiSame topicSolar Thermal and Photovoltaic SystemsFrench-language works237,207