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Enregistrement W2096506615

Plant maintenance and advanced reactors issue, 2004

2004· article· en· W2096506615 sur OpenAlexaboutno aff
Newal Agnihotri

Notice bibliographique

RevueNuclear plant journal · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear and radioactivity studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtomic energyAgency (philosophy)National laboratoryEngineeringNuclear powerCommissionElectricityManagementLibrary sciencePolitical scienceEngineering physicsNuclear physicsElectrical engineeringComputer scienceSociologyPhysicsLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The focus of the September-October issue is on plant maintenance and advanced reactors. Major articles/reports in this issue include: Technologies of national importance, by Tsutomu Ohkubo, Japan Atomic Energy Agency, Japan; Modeling and simulation advances brighten future nuclear power, by Hussein Khalil, Argonne National Laboratory, Energy and desalination projects, by Ratan Kumar Sinha, Bhabha Atomic Research Centre, India; A plant with simplified design, by John Higgins, GE Hitachi Nuclear Energy; A forward thinking design, by Ray Ganthner, AREVA; A passively safe design, by Ed Cummins, Westinghouse Electric Company; A market-ready design, by Ken Petrunik, Atomic Energy of Canada Limited, Canada; Generation IV Advanced Nuclear Energy Systems, by Jacques Bouchard, French Commissariat a l'Energie Atomique, France, and Ralph Bennett, Idaho National Laboratory; Innovative reactor designs, a report by IAEA, Vienna, Austria; Guidance for new vendors, by John Nakoski, U.S. Nuclear Regulatory Commission; Road map for future energy, by John Cleveland, International Atomic Energy Agency, Vienna, Austria; and, Vermont's largest source of electricity, by Tyler Lamberts, Entergy Nuclear Operations, Inc. The Industry Innovation article is titled Intelligent monitoring technology, by Chris Demars, Exelon Nuclear.

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)0,003
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,261

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0780,039

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,176 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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