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Enregistrement W1868047815 · doi:10.24908/pceea.v0i0.3607

Integrated Evaluation Framework for Irrigation Development in South India

2011· article· en· W1868047815 sur OpenAlexaffvenue
Holly Lafontaine, Tirupati Bolisetti, R. Balasubramaniam

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Socioeconomic Development
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProductivityDisciplineWork (physics)Order (exchange)Engineering managementSustainable developmentEngineeringComputer scienceBusinessEconomic growthPolitical scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The term engineer is no longer restricted to a technology developer pushing the envelope of productivity, innovation, and efficiency. Instead, engineers are now expected to address global issues while ensuring socially, economically, and environmentally sustainable solutions. In order to meet this demand, engineers need to move away from traditional technology focused development approaches and pursue the role of a ‘global engineer’ with the ability to apply multi-disciplinary skills, understand complex socio-econo-political interactions with technology, and work in cross-cultural environments.This research investigates the multi-disciplinary needs of the engineering community in the development sector, the skills and knowledge required to effectively address limitations of data availability and access, considers social and economical indicators of success, as well as address the engineer operating in a different culture and language. An irrigation scheme in south India was evaluated with social, economical, and technical measurement indicators instead of depending upon a solely technical approach. This approach led to the discovery of more factors influencing the success and failure of the irrigation scheme. With a more holistic evaluation, the potential for a more appropriate design for users; a better strategy for implementers; and the introduction of improved monitoringmechanisms for donors are made possible.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,530
Score d'incertitude au seuil0,675

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,191 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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