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Enregistrement W2076136622 · doi:10.1109/pes.2004.1373160

Data management issues associated with the August 14, 2003 blackout investigation

2004· article· en· W2076136622 sur OpenAlexaboutno aff
Jeff Dagle

Notice bibliographique

RevueIEEE Power Engineering Society General Meeting, 2004. · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower System Reliability and Maintenance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPacific Northwest National LaboratoryNatural Environment Research Council
Mots-clésBlackoutElectricityWork (physics)EngineeringInterimTask (project management)Scope (computer science)Task forceAeronauticsElectric power industryElectric powerOperations researchOperations managementComputer securityComputer scienceElectric power systemPower (physics)Systems engineeringPolitical scienceElectrical engineeringPublic administration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The largest blackout in the history of the North American electric power grid occurred on August 14, 2003. An extensive investigation into what happened (and why) began immediately. The joint U.S.-Canadian task force led the effort, including support from the electric utility industry and several federal agencies, e.g. the U.S. Department of Energy. The North American Electric Reliability Council (NERC) supported the task force, including particularly the electricity working group. The overall blackout investigation team drew expertise from a large number of organizations, assembled into teams to address specific attributes of the blackout. This work describes the data management issues associated with supporting the blackout investigation, beginning with the immediate response in the days and weeks following the blackout, supporting the interim report, to the long-term plans for deriving lessons learned for implementing improvements in the overall process of outage disturbance reporting. The sole focus of This work is the electricity working group activities at NERC; the security and nuclear working groups are outside the scope of this paper.

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)0,097
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,241
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,097
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0970,241
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0120,009
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,197 · 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
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

Citations32
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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