15 Years of the European Nuclear Education Network (ENEN Association)
Notice bibliographique
Résumé
The European Nuclear Education Network (ENEN) was established in 2003 through an EU Fifth Framework Programme (FP) project, as a legal nonprofit-making body. Its main objective is the preservation and further development of expertise in the nuclear fields by higher education and training. This objective is realized through the cooperation between EU universities involved in education and research in nuclear disciplines, nuclear research centers and the nuclear industry. As of March 2018, ENEN has 66 members in 18 EU countries and has concluded Memoranda of Understanding (MoU) with partners beyond Europe for further cooperation, including organizations in, Russian Federation, Ukraine, Canada and Japan. ENEN also has good collaboration with national networks and international organizations such as the Belgian Nuclear Education Network (BNEN) and the International Atomic Energy Agency (IAEA). The main activities developed, and results achieved, within the first 15 years of the ENEN Association are presented and discussed. These include, for example, the launch of the European Master of Science in Nuclear Engineering (EMSNE), the annual ENEN Ph.D. competition and the portfolio of more than 10 EURATOM projects dealing with nuclear education, training and knowledge management through development of teaching methods and materials, courses, and exchange of students and teachers within EU and beyond. Those projects were all supported by the European Commission with the ENEN Association acting as the coordinator or as a partner.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,015 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».