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Enregistrement W4233292110 · doi:10.1109/icmsao.2019.8880286

Table of Content

2019· article· en· W4233292110 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTopology Optimization in Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de SousseNational Technical University of AthensPresidency UniversityEffat UniversityVIT UniversityNational Institute of Technology CalicutKırıkkale ÜniversitesiUniversité de TunisIstanbul Teknik ÜniversitesiIndian Institute of Technology DelhiKing Mongkut's University of Technology North BangkokRégion NormandieFederation University AustraliaAmerican Association for the Surgery of TraumaMemorial University of NewfoundlandMajmaah UniversityUniversiti Malaysia PahangNorges Teknisk-Naturvitenskapelige UniversitetMotilal Nehru National Institute of Technology AllahabadUniversity of BasrahUniversiti Teknologi MalaysiaAswan UniversityTechnische Universität WienAmrita Vishwa Vidyapeetham UniversityUniversité Abdelmalek EssaadiSultan Qaboos UniversityÇukurova ÜniversitesiMonash UniversityKing Faisal UniversityDeakin UniversityNational and Kapodistrian University of AthensLa Trobe UniversityImam Abdulrahman Bin Faisal UniversityAmerican University of SharjahZayed UniversityUniversity of BishaEcole Supérieure des Communications de TunisIndiana State UniversityKing Saud UniversityUniversité Hassan II de CasablancaIndian Institute of Engineering Science and Technology, ShibpurVysoká Škola Ekonomická v PrazeHeriot-Watt UniversityTexas Tech UniversityKing Fahd University of Petroleum and MineralsMinia UniversityJadavpur UniversityUniversitas TelkomFirat Üniversitesi
Mots-clésTable (database)Computer scienceDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The following topics are dealt with: optimisation; finite element analysis; learning (artificial intelligence); computational fluid dynamics; steel; diseases; numerical analysis; power grids; scheduling; structural engineering computing.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,495
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,169 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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