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Enregistrement W2600068068 · doi:10.18260/1-2--18568

Renewable Energy Revives Electronics & Computer Engineering Technology

2020· article· en· W2600068068 sur OpenAlexaffabout
Joyce van de Vegte, A. L. Duncan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhotovoltaic Systems and Sustainability
Établissements canadiensCamosun College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyPhotovoltaic systemEngineeringElectronicsElectrical engineeringWind powerEnvironmental economicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Renewable energy revives electronics & computer engineering technologyConcerns about greenhouse gases and dwindling fuel supplies have given rise to aggressiveenergy efficiency policies and renewable energy initiatives worldwide. New industry in thissector demands technicians, technologists and engineers with training in alternative energies.Between now and 2017, Canadian labour force requirements are expected to more than double inwind, solar photovoltaic and bioenergy, and triple in solar thermal industries. Globally, a 9%growth rate in renewable energy demand is predicted to persist for at least the next two decades,with an attendant US$2.5 trillion investment in renewable energy power generation.Colleges and universities across North America are hastening to develop programs that willserve these workers and industries. _________ College in ___________ has offered anelectronics & computer engineering technology program since 1972. Two years ago, the two-and-a-half year program was revitalized through the addition of a renewable energies course andthe modification of existing courses to incorporate a renewable energy focus. The renewableenergies course is a twelve-week survey of: solar photovoltaic, solar thermal, wind, hydrogenfuel cell, geothermal, wave, tidal, hydroelectric, and bioenergy technologies. A technicalapproach that permits rudimentary system designs and comparisons is taken, and lectures aresupported by weekly labs. Renewable energy content has also been injected into: circuit analysis,semiconductor devices, system control, power electronics, and computer engineering courses.The electronics & computer engineering technology program changes have produced severaldesirable outcomes: (1) giving graduate technologists the skills they require to serve asrenewable energy system design consultants (rather than installers of such systems); (2)responding to the needs of local employers; (3) increasing student enrolment, due to a perceptionof greater program relevancy; (4) heightening program interest among prospective femalestudents; and (5) preparing graduates to be conversant in renewable energy matters and to engagemeaningfully in public energy debate.

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)0,002
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: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,667

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1990,142

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 enseignants0,175 · 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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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