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Enregistrement W4233470075 · doi:10.1088/1755-1315/604/1/011001

Preface

2020· article· en· W4233470075 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Development and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaPolitical scienceState (computer science)AgricultureEnthusiasmLibrary scienceLivestockAgrarian societyGeographyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

International AgroScience Conference (AgroScience-2020) 10 April 2020 Cheboksary, Russian Federation The Conference AgroScience-2020 was jointly organized by Chuvash State Agricultural Academy (Russia), Life Science University of Bradford (United Kingdom), Grodno State Agrarian University (Republic of Belarus), and Research Institute of Livestock and Feed Production (Republic of Kazakhstan). The purpose of AgroScience-2020 was to bring together scientists, academicians, practitioners, and professionals from manufacturing sector in the fields of agro-science, agro-engineering, and agro-technology. The conference program was structured to encourage mutual inspiration and fruitful debate among researcher. Participants were offered the chance to contribute to the conference in various roles, to demonstrate novel results, and to exchange new ideas and application experiences with each other. AgroScience-2020 was mainly emphasized on (1) Actual issues of production and processing of agricultural products; (2) Actual problems of livestock and veterinary medicine; (3) Agroengineering: state and prospects; and (4) Economics and management: challenges and directions of development. We are especially grateful to our Participants and Institutions for their contribution in the event. All the manuscripts included to the Proceedings went through intensive reviews by experts in in the fields of agro-science, agro-engineering, and agro-technology from Philippines, Brazil, Egypt, Ukraine, Canada, Russia, Italy, China, Poland, Pakistan, Mexico, India, Indonesia, Spain, Latvia, Syria, Saudi Arabia, Yemen, USA, Argentina, United Arab Emirates, France, Sudan, Brunei, Malaysia, and Columbia. The Editors appreciate the enthusiasm of all Reviewers and authors to improve the quality of the papers. Web page of the AgroScience-2020: https://pasd-conf.ru/ Organizing Committee : Dr. Anton Stepanov, Laboratory of Hematological Research, Chuvash State Agricultural Academy, Cheboksary, Russian Federation Editors of the Special Issue AgroScience-2020 : Prof. Andrei Mardaryev, School of Chemistry and Biosciences, Faculty of Life Science University of Bradford, United Kingdom Dr. Anna Godymchuk, Chemistry Environmental Laboratory, Tobolsk Complex Scientific Station, Ural Branch of the Russian Academy of Science, Russian Federation Dr. Natalia Karakchieva, Laboratory of Chemical Technologies, National Research Tomsk State University, Russian Federation

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.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,764
Score d'incertitude au seuil0,884

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,157 · 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