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Enregistrement W1500411974 · doi:10.1109/pes.2003.1267132

Industry/university research collaborative: a means for strengthening power engineering education programs

2004· article· en· W1500411974 sur OpenAlexaff
P. Kundur

Notice bibliographique

Revue2003 IEEE Power Engineering Society General Meeting (IEEE Cat. No.03CH37491) · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermal Analysis in Power Transmission
Établissements canadiensPowertech Labs (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipRestructuringReputationEngineering educationEngineering managementElectric power industryElectric powerPower (physics)Monopolistic competitionPosition (finance)Value (mathematics)BusinessIndustrial organizationEngineeringComputer scienceEconomicsElectrical engineeringElectricityPolitical scienceMonopolyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the past two decades enrollment in power engineering programs has been low in most universities. This area of engineering has been less attractive to the bright students, as it had the reputation of being an old, mature and unexciting area with limited opportunities for innovation. Employment opportunities in the electric power industry have also been limited. This situation appears to be rapidly changing. The restructuring of the electric power industry - a shift from the monopolistic to a competitive structure has introduced new financial and social pressures. The challenge for the industry is discussed. Both the industry and university participants stand to gain from a healthy and meaningful collaborative research partnership. In addition to leading to very good power engineering education programs, such partnerships could produce new technologies of immense value to the industrial partner. Many of the problems the power industry needs to solve today will require the application of several supporting technologies. Universities are in a better position to form a pool of experts in different disciplines and apply them for the solution of power system problems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,243 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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