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Enregistrement W2070029744 · doi:10.2316/journal.208.2006.2.208-0874

VELab: A VIRTUAL LAB FOR ELECTRONICS VIRTUAL EXPERIMENTS

2006· article· en· W2070029744 sur OpenAlexvenueno aff
J.-P. Gerval, Yann Le Ru

Notice bibliographique

RevueAdvanced Technology for Learning · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMathematics, Computing, and Information Processing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectronicsVirtual LaboratoryHuman–computer interactionComputer scienceEngineeringMultimediaElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper sets out a virtual reality application dedicated to electronics virtual experiments: circuit design and simulation. The virtual environment offers virtual components (resistors, capacitors, inductors, diodes, transistors and operational amplifiers) and virtual electronics equipments (generators and oscilloscopes) They are described in a standard Virtual Reality Modeling Language (VRML) format. Students can choose components and build a circuit. A remote simulation of the circuit is achieved using the SPICE program, which is a general-purpose circuit simulation program for non-linear dc, non-linear transient, and linear ac analyses. Simulation results are displayed on virtual electronics equipments, which are involved into the simulation. The implementation is based on VRML and Java as languages and Cortona VRML plug-in from ParallelGraphics. It is available through the Internet at the following URL: http://intranet.iseb.fr:85/

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)0,005
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0060,007
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0830,021

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,250 · 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
GenreLogiciel

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

En bref

Citations7
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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