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Enregistrement W4206550339 · doi:10.1088/1755-1315/529/1/011001

Preface of ICSEE 2020 Proceedings

2020· article· en· W4206550339 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntegrated Energy Systems Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoftware deploymentSustainabilityRenewable energyEngineering ethicsSustainable developmentEnergy (signal processing)Sustainable energyEfficient energy useEngineeringEngineering managementPolitical scienceBusinessElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Welcome to the Proceedings of the 2020 4th International Conference on Sustainable Energy Engineering (ICSEE 2020), which was held during May 23-25, 2020. The conference is now in its 4th edition and has been gaining increasing visibility and extensive international participation. In the past decades we have witnessed incredible growth of renewable and sustainable energy. The growing fields have moved past experimentation toward realization and plays an important role in economic development and environmental protection. Sustainable energy has been the technological development of diverse ways from improving energy efficiency to new energy, to support deployment, effectively removing time and place constraints. This provides opportunities to foster engineers, researchers and students’ active involvement. Despite many successes, there is still a wide need for research and development in this field, because the technological and cultural contexts require new paradigms for measuring energy sustainability, pragmatic approaches for applying renewable resources and efficiency improvements, and unique insights on managing risk in heat and power production facilities. This conference aims to offer vital information for the universities, corporations, and engineering firms that must apply exciting new energy technology in the real world. In this respect, the conference brings together, engineers, researchers, students, professionals and policy makers who are interested in sustainable energy engineering. Its focus includes all facets of the field, ranging from theoretical aspects to technological issues, and up to the design and implementation of sustainable energy engineering. On the behalf of organizing committees, I would like to express my great appreciation to Prof. C.Y. Chung, from the University of Saskatchewan (Canada), Prof. C.K. Michael Tse, from the City University of Hong Kong (Hong Kong), and Prof. Junye Wang, from Athabasca University (Canada) for accepting to be keynote speakers at ICSEE 2020. I would also like to thank the Program Chairs, the Session Chairs, the members of Advisory and Technical Committee and the reviewers who carefully evaluated the submissions and provided useful suggestions to improve them. Our thanks go to the authors with diversity of their backgrounds, experiences, interests, and perspectives for submitting their papers, presenting them at the conference and getting involved in discussions. Finally yet importantly, I would thank the conference organizers for taking care so effectively of all the logistic and bureaucratic aspects of the conference. This make this conference successful in rewarding, highlighting, and intertwining the richness of experiences and applications in diverse environments. I hope that all participants had an enjoyable and productive time. I also hope that all the readers of the proceedings will find in them useful in inspiring hints, supporting their work in Sustainable Energy Engineering, and by this means finally contributing to further promote the field. Conference Program Chair of ICSEE 2020 Prof. Junye Wang, Athabasca University, Canada May 30, 2020

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,162
Écart entre enseignants0,155 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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