Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Supported by I-Shou University and Xi’an University of Technology, the 7 th International Conference on Water Resource and Environment (WRE2021) was successfully held online via Microsoft Teams Meeting from November 1-4, 2021. About 150 participants from 31 countries and areas, including United Kingdom, Uruguay, Romania, China, Russia, Germany, Thailand, Japan, India, Malaysia, United States, South Africa, Portugal, Canada, Indonesia, Norway, Poland, Vietnam, Philippines, Greece, Slovakia, Uzbekistan, Italy, etc., have joined the conference. The technical program of WRE2021 comprised 4 keynote speeches, 24 invited speeches, 72 oral presentations and 21 poster presentations. Two welcome speeches were delivered separately by the Conference General Chair Prof. Jiwei Zhu from Xi’an University of Technology (lasted for 10 minutes) and the Technical Program Committee Chair Prof. Chih-Huang Weng from I-Shou University (lasted for 10 minutes). Four keynote speeches were delivered by Emeritus Prof. S. A. Abbasi from Pondicherry University (India), Prof. Dominic C. Y. Foo from University of Nottingham Malaysia (Malaysia), Prof. Teik-Thye Lim from Nanyang Technological University (Singapore) and Assoc. Prof. Rengui Jiang from Xi’an University of Technology (China), each keynote speech was lasted for 45 minutes including questions and answers. List of WRE2021 Scientific Committee Members are available in the pdf.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 découle