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Enregistrement W1967420285 · doi:10.6000/1929-6002.2014.03.02.4

Design Approaches to Improve Organic Solar Cells

2014· article· en· W1967420285 sur OpenAlexvenueno aff
Fahmi Fariq Muhammad

Notice bibliographique

RevueJournal of Technology Innovations in Renewable Energy · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématiquesolar cell performance optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceComputer scienceProcess engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Las inversiones con criterios ESG, han tomado especial relevancia en el mundo actual de los negocios, la reciente aparición de estándares y marcos de reportes de sostenibilidad, han llevado a que, en distintas jurisdicciones, se reglamente la adopción de estas normativas en las empresas para medir su desempeño ESG y lograr proyectar a los distintos usuarios de la información su sostenibilidad al mediano y largo plazo, es por ello que la investigacion busca explora las principales normativas expedidas por el gobierno nacional, en pro de que las organizaciones privadas implanten y revelen asuntos de sostenibilidad, mediante el uso de los distintos marcos y estándares desarrollados internacionalmente. Para lograr el objetivo la metodología escogida se basó en un enfoque un cualitativo, con un diseño exploratorio , los resultados permiten determinar que en Colombia los entes de control gubernamentales han expedido normativas, que imparten instrucción, sobre la implantación de procesos ESG, el camino recorrido por entidades como la Superfinanciera, es reconocido por su solides en la región, al ser referente en temas de inversiones sostenibles siendo la taxonomía verde su buque insignia, otro aporte es la reglamentación de las cinco dimensiones de las sociedades BIC y por último la gran apuesta en 2025 de la SuperSociedades por masificar los reportes ESG principalmente en las entidades vigiladas.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,169 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations12
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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