MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2419656196 · doi:10.4995/head16.2015.2421

Study of ocean and wind energy potential with R: an innovative experience in the classroom

2016· article· en· W2419656196 sur OpenAlexaboutno aff
Alain Ulazia, Gabriel Ibarra‐Berastegi

Notice bibliographique

RevueRiuNet (Politechnical University of Valencia) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueComputational Physics and Python Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)VisualizationMathematics educationWind powerSubject (documents)Renewable energyWind waveEnergy (signal processing)Computer scienceSoftwareMeteorologySimulationPsychologyEngineeringArtificial intelligenceMathematicsGeographyGeologyOceanographyStatisticsLibrary scienceElectrical engineeringProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

[EN] The Engineer School of Eibar initiated the Grade of Engineering in \nRenewable Energies four years ago. This pioneering educational project has \nshown many challenges to the teachers of the new grade. Among the different \nsoftware skills used in this project, R programming language has been a very \nimportant one because of its capacity for spatio-temporal analysis and \ngraphical visualization of wind energy and wave energy potential. A quarter \nof the subject's program in Wind Energy and Ocean Energy has been used \nvia Problem Based Learning for the application of statistical calculus with R. \nThe aim of this contribution is to show some paradigmatic problems solved \nby the students and the results obtained. Finally, the opinion of the students \nabout the use of R and its learning potentiality have been gathered and \nanalysed.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRiuNet (Politechnical University of Valencia)Même sujetComputational Physics and Python ApplicationsTravaux en français237 207