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Enregistrement W1507514146 · doi:10.1109/oceans-genova.2015.7271773

The IEEE oceanic engineering society (OES) and promotion of oceanic STEM sport competitions

2015· article· en· W1507514146 sur OpenAlexaff
James S. Collins

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTechnology Assessment and Management
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParallelsClass (philosophy)HumanityPromotion (chess)Variety (cybernetics)World classEngineering ethicsEngineeringComputer sciencePolitical sciencePublic relationsArchitectural engineeringMechanical engineeringArtificial intelligenceLawPoliticsManufacturing engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advanced science, technology, engineering, and mathematics (STEM) are universally recognized as being pivotal to the advancement of humanity. STEM competitions promote the entry of youth into these fields in a very effective and at the same time very entertaining way. There are striking parallels between world class sport and STEM competitions that suggest that an in depth look at world class sport might lead to more effective worldwide promotion of STEM activity. Major world class sports induce great fervor, motivation, and interest in participants and observers. The fervor is strengthened by the ability to participate in chosen sports based on three characteristics or pillars, lifetime participation, international accessibility, and availability of a great variety of stimulating sporting possibilities. By designing STEM sport competitions with these three characteristics in mind, it is suggested in this paper that the fervor of participants can be maximized in their chosen field of activity. This paper will look in detail at the parallel relation between the characteristics of highly successful world class sport such as the Olympics and the fervor building potential possible in emulating those characteristics in STEM sports or competitions in the oceanic arena by an organization such as the IEEE OES.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,003

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 GPT0,201
Écart entre enseignants0,188 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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