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Enregistrement W3027494478 · doi:10.1016/j.ece.2020.05.001

Process intensification education contributes to sustainable development goals. Part 2

2020· article· en· W3027494478 sur OpenAlexaff
David Fernández Rivas, Daria C. Boffito, Jimmy Faria, Jarka Glassey, Judith Cantin, Nona Afraz, H.A. Akse, Kamelia Boodhoo, René Bos, Yi Wai Chiang, Jean‐Marc Commenge, Jean‐Luc Dubois, Federico Galli, Jan Harmsen, Siddharth Kalra, Fred Keil, Rubén Morales-Menéndez, Francisco J. Navarro-Brull, Timothy Noël, Kimberly L. Ogden, Gregory S. Patience, David Reay, Rafael M. Santos, Ashley Smith-Schoettker, Andrzej Stankiewicz, Henk van den Berg, Tom Van Gerven, Jeroen van Gestel, Robert S. Weber

Notice bibliographique

RevueEducation for Chemical Engineers · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechatronics Education and Applications
Établissements canadiensUniversity of GuelphPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesPacific Northwest National LaboratoryRijksinstituut voor Volksgezondheid en MilieuNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekMinisterie van Onderwijs, Cultuur en WetenschapLaboratory Directed Research and DevelopmentU.S. Department of EnergyShellBattelleUniversity of TwenteDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésProcess (computing)Process managementProcess developmentSustainable developmentBusinessProcess engineeringComputer scienceEngineering managementPolitical scienceEngineeringLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Achieving the United Nations sustainable development goals requires industry and society to develop tools and processes that work at all scales, enabling goods delivery, services, and technology to large conglomerates and remote regions. Process Intensification (PI) is a technological advance that promises to deliver means to reach these goals, but higher education has yet to totally embrace the program. Here, we present practical examples on how to better teach the principles of PI in the context of the Bloom’s taxonomy and summarise the current industrial use and the future demands for PI, as a continuation of the topics discussed in Part 1. In the appendices, we provide details on the existing PI courses around the world, as well as teaching activities that are showcased during these courses to aid students’ lifelong learning. The increasing number of successful commercial cases of PI highlight the importance of PI education for both students in academia and industrial staff.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,010

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations53
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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