Notice bibliographique
Résumé
Supported by I-Shou University and Xi’an University of Technology, the 7th 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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,613 | 0,421 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».