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Enregistrement W2226027321 · doi:10.14419/ijet.v5i1.4673

Application of scenario-driven hazard analysis in the solid rocket booster

2016· article· en· W2226027321 sur OpenAlexfundaboutno aff
Kouroush Jenab, Nikita Ottosen, Saeid Moslehpour

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Engineering & Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaEmbry-Riddle Aeronautical UniversityUniversity of HartfordBoeing
Mots-clésEngineeringManagementOfficerAeronauticsLibrary scienceStrategic studiesPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bibliographical Notes: Kouroush Jenab is a senior member of IEEE, received the B.Sc. degree from the IE Department at Isfahan University of Technology (1989), the M.Sc. degree from the IE Department at Tehran Polytechnic (1992), and the Ph.D. degree from the Department of Mechanical Engineering at the University of Ottawa (2005). He served as a senior engineer/manager in auto, and high-tech industries for 18 years. He joined the National Research Council Canada as a research officer where he participated in several international research projects. In 2006, he joined the Department of Mechanical and Industrial Engineering at Ryerson University, Toronto as assistant professor. Currently, Dr. Jenab is Faculty of the College of Aeronautics at Embry-riddle Aeronautical University, FL, USA. He has published over 110 papers in international scientific journals based on his experiences in industries.Nikita Ottosen is a current Systems Engineering graduate student at Embry-Riddle Aeronautical University. She received her undergraduate degree from ERAU in Aeronautics and is currently working as an Assistant Campus Director at the Crestview, FL campus. She gained valuable knowledge previously working for the Boeing Company and Seattle-Tacoma International Airport, known as The Port of Seattle, in Seattle, Washington. During her time at The Port of Seattle she worked alongside the Wildlife Management department to conduct a study on effective wildlife management strategies. Her study will become a part of a future Airport Cooperative Research Program (ACRP) publication, sponsored by the FAA’s Transportation Research Board of the National Academies.Saeid Moslehpour is a full professor and department chair in the Electrical and Computer Engineering Department in the College of Engineering, Technology, and Architecture at the University of Hartford. He holds Ph.D. (1993) from Iowa State University and Bachelor of Science (1989) and Master of Science (1990) degrees from University of Central Missouri. His research interests include failure analysis, logic design, CPLDs, FPGAs, Embedded electronic system testing and distance learning.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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