Green Worship House Competition as an Effective Tool to Evaluate Green Pyramid Rating System (GPRS)
Notice bibliographique
Résumé
Egypt is divided into seven regional units; each region includes a number of governorates that are connected geographically and economically. When the Green Pyramid Rating System (GPRS) was proposed, and the weightings of its categories were set, the wide variation of the potential and the challenges of each region were not taken into account. Therefore, the study focused on highlighting these differences, and the main focus on Sinai region by analyzing the experience of activating The Green Pyramid Rating System (GPRS) during a competition held for this purpose. Accordingly, this paper presents an investigation into the international GBRSs to extract the specifications of a framework to improve GPRS classification, based on the experience of activating GPRS principles in Green Worship House Competition (GWHC) and the observations of participants of the competition. The study included a summary of what was suggested during participation in the competition to activate each category of Green Pyramid Rating System (GPRS), in addition to observations and problems encountered in the design of the project and activation of (GPRS) categories, then suggestions for developing the categories and weights of each category based on active participation in the Green Worship House Competition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».