Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Naval Air System Command (NAVAIR) Naval Aviation Enterprise (NAE) Automated Logistics Environment (ALE) is applying Big Data Analytics and Cloud Computing Technology to support critical elements of Condition Based Maintenance Plus (CBM+) and Reliability Centered Maintenance (RCM) for NAVAIR platforms. The Comprehensive Automated Maintenance Environment -- Optimized (CAMEO) Readiness Integration Center (RIC) ALE capability focus is on the V-22 platform with an implementation strategy to apply Collaborative, Agile, Open Source, Big Data Analytics, and Cloud Technology to Collect, Connect, Warehouse, Analyze, and Act to improve platform readiness. The RIC is leveraging NAVAIR NAE ALE capability to Collect, Connect, and Warehouse critical Platform data. NAE collaboration with V-22, E2D, and Triton automated data extracts to support Platform analytic and decision support tool use and development. The RIC sponsors V-22 collaborative, agile, open source development using big data analytics and cloud technology to support the V-22 Readiness Steering Committee and Readiness Teams. The RIC actively supports Agile methodology for analytic and decision support tool development. The RIC use of Open Source tenants includes protections for intellectual property and licensing for use. The RIC development environment is consistent with Big Data and Cloud Technology computing and the RIC infrastructure and selected toolsets have completed proof of concept implementation in the Cloud. The focus of this paper is to describe a "day in the life of Big Data Analytics" from data recording and collection through RIC analytics and use by in service support engineering to effect corrective action.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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