Energy Consumption, Pandemic Period and Online Academic Education: Case Studies in Romanian Universities
Notice bibliographique
Résumé
Objectively, electricity is the most important current power source and, especially, of the future. Electricity consumption in universities worldwide is achieved by installations and equipment both in laboratories, classrooms, applications, and sports, in the rooms of administrative staff, and campus. Depending on the specializations, each university has a specific footprint of electricity consumption. During the pandemic of 2020, the world introduced several measures to limit the spread of the Covid virus, including online education in academia. Thus, in terms of electricity consumption, universities recorded a decrease during the pandemic, but there was an increase in household consumption for teachers and students. The subject of this paper is a quantitative analysis of the data provided by four universities in Romania on electricity consumption recorded before and during the pandemic. These data are correlated with household electricity consumption for the same two time periods, which were collected from some teachers and students in a university. A percentage of the decrease respectively increase of these electricity consumptions is due to the use of computers in the university respectively at home. That is why the measurements performed on a personal computer connected to the Teams platform used in the online education system are presented and analyzed. All these data and comparative analyses are especially useful for any university in the country or worldwide.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».