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Enregistrement W2799923205 · doi:10.3968/10264

Research on the Deep Development of Military and Civilian Integration in Mianyang Technological City

2018· article· en· W2799923205 sur OpenAlexvenueno aff
Jian Hu, Jingping Feng, Rong Hu

Notice bibliographique

RevueCanadian social science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueE-commerce and Technology Innovations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaIncentiveConsciousnessMechanism (biology)Political scienceSystem integrationBusinessLawComputer scienceEconomicsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The party after the 19th held large in China, China has entered a new era, from the domestic and international pattern, the depth of the development of military and civilian integration national strategy is the requirement of the new era, also is the construction of “Chinese dream” the only way. Combined with the related policy and this background, in Mianyang sci-tech city, for example, on the current policy of Mianyang city system, special achievements, series platform, and experience system review and summary, the civil-military integration has made some progress and summary and analysis on the current situation, the civil-military integration problem consciousness, innovation mechanism, the industrial mechanism, talent incentive, financial services, cooperation, open content such as research, and according to the problems to study and put forward solutions or Suggestions. The scientific research to provide good atmosphere to Mianyang related personnel training, provide a reference for improving the relevant military and civilian integration system, for Mianyang, similar or related areas of military and civilian integration development provide reference and reference of experience, rich civil-military integration of theory and practice in our country, promote the development of China’s military and civilian integration to a higher level and wider platform.

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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,242 · 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
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
Publié2018
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