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Record W7008020748

Analyse du comportement thermique d'une serre munie d'un système de stockage de chaleur souterrain

2000· other· fr· W7008020748 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2000
Typeother
Languagefr
FieldComputer Science
TopicEconomic Growth and Development
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHeat flowSugar industryAluniteLimiting
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Afin de mieux gérer la consommation énergétique des serres agricoles québécoises, le projet ÉCHAS fut mis sur pied au sein du groupe de recherche THERMAUS du département de génie mécanique de l'Université de Sherbrooke. Ceci est la dernière phase du projet ÉCHAS (ÉCHangeur-Accumulateur de chaleur dans le Sol des serres). Ce projet vise à mieux comprendre la dynamique thermique des serres québécoises et à analyser leur comportement thermique lorsqu'elles sont munies d'un système de stockage de chaleur dans le sol de type ÉCHAS. Tout d'abord, la modélisation de la serre sur le logiciel commercial TRNSYS et la modélisation du sol et de l'ÉCHAS sur un code numérique développé pour le projet (baptisé Biko) sont exposés. Ces modèles sont validés par des données expérimentales et par la comparaison de leur réponse avec d'autres modèles connus. L'union de ces deux modèles permet de faire des simulations numériques de différents systèmes serres-ÉCHAS, selon leur localité géographique, leur stratégie d'exploitation (températures de confort, intégration à la ventilation normale à celle de l'ÉCHAS), et la construction de l'ÉCHAS (isolation, nombre de conduits, sol humide ou saturé, etc.). Les résultats montrent que l'ÉCHAS peut être très performant (très bon ratio énergie stockée sur énergie récupérée) et efficace (bonne économie de chauffage et d'énergie) selon sa construction et son exploitation. Il peut facilement permettre des économies de chauffage de l'ordre de 15-20%.

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)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.790
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0030.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.012
GPT teacher head0.187
Teacher spread0.175 · 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 designObservational
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
Published2000
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