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Enregistrement W2888438794 · doi:10.5539/ijel.v8n6p139

First Exploration into the Feasibility of the Construction for Energy Power Corpus

2018· article· en· W2888438794 sur OpenAlexvenueno aff
Shuaicheng Tao, Qian Zhang, Liangqiu Lyu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptimal Power Flow Distribution
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesMinistry of Education of the People's Republic of China
Mots-clésScope (computer science)Computer scienceProcess (computing)Field (mathematics)Energy (signal processing)Power (physics)Data scienceRisk analysis (engineering)BusinessMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the rapid development of science and technology, people are more likely to resort to technological products to tackle new problems in life. Associated with some famous theories, corpus, as Professor Mona Baker’s theory suggests, can be utilized in many areas and simplify the process of multilingual transformation. Since it has been rising for a certain period of time, corpus related to energy power has still not been built yet. Despite some potential problems to be solved in the actual exploration, this thesis aims to study on the feasibility of the construction and development for energy power corpus on the basis of the ways, tools, overall design and planning, etc. of the construction so as to make up the lack of data and provide more possibilities in the research field of energy power, and help to broaden the scope of corpus database for ease of more researches and findings in the future study.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,774
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,264
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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Routes d'admission1
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