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Enregistrement W3010054908 · doi:10.1088/1742-6596/1452/1/012021

A graduate level course on economic metrics and innovative finance mechanisms for wind

2020· article· en· W3010054908 sur OpenAlexaff
Lindsay Miller, Rupp Carriveau

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePrivate Equity and Venture Capital
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCourse (navigation)Work (physics)Wind powerInvestment (military)Online courseGraduate studentsSet (abstract data type)BusinessFinanceKnowledge managementComputer scienceEngineeringPolitical sciencePsychologyMathematics educationPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A graduate level course on economic metrics and innovative finance mechanisms for has been developed. Topics include non-traditional financing structures for project development and the application of economic metrics to investment decision making. The development of this course was motivated by recent surveys and through consultation with wind energy professionals. Recent surveys have indicated that highly qualified persons entering renewable energy fields are lacking knowledge of the technical, economic, and policy-connected aspects of their work. Synthesis of these discussions, which have guided the development of course content, highlighted that an understanding of market policy and project economics would greatly enhance the efficacy of energy technical professionals. The purpose of this course is to develop holistically equipped wind energy professionals who can intelligently engage with business and finance professionals in their field. Both live instruction and online versions of this course intend to provide this knowledge through application-based lectures and case studies to set graduates of this course apart from their peers. Course delivery, topics, learning outcomes, and evaluation methods are provided.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,486

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,002
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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,145 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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