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Enregistrement W2562781453

Graduate Education Programs in Wind Energy

2015· article· en· W2562781453 sur OpenAlexaboutno aff
Thomas L. Acker, James F. Manwell, J.G. McGowan, Andrew Swift

Notice bibliographique

RevueVTechWorks (Virginia Tech) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Acceptance of Renewable Energy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationPsychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the North American Wind Energy Academy (NAWEA) is to facilitate the growth of wind power into a cost-effective, high-penetration, sustainable national energy source producing at least 10 times the 2012 electricity production levels. To meet this energy goal, the academy will expedite the creation of a critical new wind energy research and development agenda that bridges education, multiple disciplines, and diverse organizations, and fosters national and international collaborations. The overall goal of the NAWEA Educational Program is to expand the breadth and competence of the wind energy academic community throughout the region by working collaboratively to develop relevant curriculum, courses, degree programs, and/or certificates, with the ultimate objective of enabling the US to meet its wind energy goals. The first steps taken by the NAWEA Education Committee in addressing its goals were to articulate a set of potential educational programs of interest to its members, focusing on university graduate and undergraduate programs, with an emphasis on graduate education. These programs were inspired by the discussions and presentations at the 2013 NAWEA Symposium in Boulder, Colorado, and include wind energy course and program certification, and a graduate certificate in wind energy. Before proposing any new programs, however, it was decided that a thorough review of existing programs in the US and abroad was merited. This review showed that there are at least 45 four year educational institutions in the US that currently have wind energy engineering courses, with most offering a technical undergraduate course on the subject and with 20 offering graduate courses on the subject. Of the institutions offering graduate programs 40 have MS programs and 30 have programs that offer both MS and PhD programs. In addition, at least six schools offer a Graduate Certificate in Wind Engineering. Another area of interest here is the schools that have established wind energy centers, or renewable energy centers that include wind engineering. Fifty-seven such centers were identified. Expanding the scope of this outside of the US but within the footprint of NAWEA, 12 wind energy graduate programs were identified in Canada. In Mexico, the Mexican Center of Innovation in Wind Energy (Centro Mexicano de Innovación en Energia Eólica, CEMIE-Eólico) was found to have 14 university participants out of its 32 founding members. In Europe, the wind energy education programs are somewhat more advanced than in North America. There are quite a number of wind energy education programs in Europe. The most notable of these are affiliated in some way with the European Master in Renewable Energy or the European Academy of Wind Energy (EAWE). With regards to EAWE, there are about 65 universities participants across Europe. The purpose of this presentation will be to summarize the existing programs in wind energy, both in North America and Europe, and to describe the content of typical wind energy graduate programs. Discussion will then be directed at a proposal for a graduate certificate in wind energy that leverages the resources available at NAWEA member universities and partners, with the intent of collaborating on offering a robust and rigorous set of courses focused on wind energy, beginning with engineering but potentially spanning the range of applicable subject areas from business and policy to environment and engineering. The focus here is to enable training of graduate-level students that will be integral to advancing ideas, business, and engineering.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1260,056

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,247 · 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
GenreSynthèse

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
Publié2015
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