Notice bibliographique
Résumé
Dos noticias de la empresa privada durante el mes de mayo alimentan el optimismo: Cyrium Technologies y Sunrgi. El Dr. Simon Fafard, cientifico que habia trabajado en el NRC de Canada y fundador de Cyrium Technologies, en 2002, expone ahora su opinion en NRC Newslink, del NRC, edicion Spring 2008: �Los puntos cuanticos, las celulas de triple union y la concentracion optimizada lograran una eficiencia del 44%�. Por parte de Sunrgi, Paul Sidlo, uno de los siete fundadores de Sunrgi, afirma que han logrado concentrar la luz a 1.600 soles con una celula de una eficiencia del 37,5%, y conseguiran vender el kWh a solo 5 centimos de dolar. Ambas empresas prometen comercializar sus productos en un plazo de 12-15 meses. De momento no hay pruebas. Queda la confianza en Cyrium Technologies y en Sunrgi. Se ha avanzado mucho en energia solar, pero todavia no compite con los combustibles fosiles, para generar energia electrica a gran escala. La causa es la ineficiencia de las celulas basadas en el silicio, ademas del alto precio. Pero los recientes avances en nanotecnologia y fotonica van a cambiar la situacion.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,006 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».