Large Scale Power Generation: Up-Skilling Welsh Industry
Notice bibliographique
Résumé
As the move to a low carbon economy presents new challenges for existing industry, there is increasing consensus on the need to address the green skills agenda in order to ensure that the transition is timely and effective. There is however little empirical evidence of the development and delivery of low carbon training courses, specifically in the area of Large Scale Power Generation (LSPG). This study examined the level and form of existing low carbon combustion training in and around Wales and the demand for such training amongst Welsh industry. This is with a view to developing training courses through the Welsh Energy Sector Training project (WEST). Demand for potential WEST courses was found to be positive; specific interest for course content included: The Nature of Fuels, Utilization of Waste, Energy Conversion Processes, Energy Conversion Technologies, Combustion Science, Improving Combustion Efficiency & Emissions and Combustion Risks & Hazards. Critically, geographical factors must be taken into account when assessing the most appropriate form of delivery; e-learning could be a useful tool for maximizing participant numbers. An important implication from the research arose; existing training is generally provided at master’s degree level, whilst findings indicate a preference for courses at introductory undergraduate degree level. As such a close collaboration with participants is required if the training developed is truly to be of value to industry in Wales during the transition to a low carbon economy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».