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Enregistrement W4206452829 · doi:10.1088/1757-899x/1170/1/011001

Preface

2021· article· en· W4206452829 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Materials Science and Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueX-ray Diffraction in Crystallography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSession (web analytics)Presentation (obstetrics)EngineeringEngineering ethicsLibrary scienceComputer scienceMedicineWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The volume of the content has been published through ICAMBC_2021 (International Conference on Advanced Materials Behavior and Characterization_2021) conducted as virtual online conference on 24-26, April 2021. The conference was organized by Mattest Research Academy, Chennai, Tamil Nadu, and India. The focus of the conference is to promote the innovative works from core and diversified fields of materials engineering for different applications. Materials engineering is one of the very most important interdisciplinary fields that focuses on studies fundamental physical and chemical basis in order to develop new materials and compounds through manipulating atoms to form desired structures and properties. Any revolutionary changes are always through the breakthrough in new materials. The manuscripts were submitted to the conference from multidiscipline of Materials, Engineering and Sciences. The authors and participants from international universities and National institutions and Research organizations were joined through online via Google Meet. The experts and session chairs have provided talk related to recent research innovations and importance of the virtual conference in this pandemic situation due to COVID’19. The forum comprised around six invited talks in the area of Bio sciences Medical sciences Recent Advanced Materials such as Nano Materials Polymers, Ceramics Natural Fiber Reinforced Composites, Phase Change Materials, Surface Engineering, tribology and biomaterials. The conference had received a good opening to the research society and everyone encouraged about the event was conducted for three days in pandemic situation. Each presentation is around 20-30 minutes as parallel sessions in front of subject experts. The interaction session provided the real experience to the participants and they had good exposure with the students and delegates from global Institutions. The global participants from all states in India, South Africa, Nigeria, Iran, Turkey, Morocco Ethiopia, Bangladesh, and Canada had presented and participated in the conference. Indeed it was a wonderful experience for the global researchers to share their research innovations and the feedback is the evidence from the participants registered in our website. https://www.mattest.net/feed-back Dr.I.Saravanan Convener-ICAMBC_2021 Mattest Research Academy, Chennai, Tamil Nadu, India. List of Editors, Committee Members are available in this pdf.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,210 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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