Notice bibliographique
Résumé
The 4th International Conference on Civil Engineering and Materials Science (ICCEMS 2019) and the 2nd International Conference on Nanomaterials, Materials and Manufacturing Engineering (ICNMMS 2019) were jointly held in Bangkok, Thailand in May 2019. Since their inception, both the ICCEMS and ICNMM have been attracting many delegates from all over the world. This year’s delegates, including the world’s leading scholars, researchers and expert practitioners represented five continents and 23 countries, i.e., USA, Canada, Mexico, Brazil, China, Japan, Korea, Taiwan, Malaysia, Philippines, Thailand, Singapore, India, Indonesia, Russia, Iran, Iraq, France, Germany, Norway, Poland, South Africa, and Nigeria. ICCEMS and ICNMM aim to become premier international conferences for in-depth discussions on the most-up-to-date and innovative ideas, research projects and practices in the field of civil engineering, material sciences and manufacturing engineering. Papers published in the ICCEMS 2019 and ICNMM 2019 proceedings cover various topics from civil and structural engineering to nanomaterials science as well as a broad range of related interdisciplinary subjects. Today, the world develops with unprecedented speed, which is only possible with advances in various fields of sciences and engineering. We are very pleased to contribute to this important global effort. We sincerely hope that the academic community and industrial practitioners will continue to support us in our attempts to provide even more meaningful conferences with numerous critical idea exchanges, diverse opportunities for fruitful networking and future collaborations between the delegates. Warmest regards, Conference Chair Prof. Kyoung Sun Moon Yale University School of Architecture, USA ICCEMS 2019 & ICNMM 2019 Committee
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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 | 0,002 | 0,011 |
| 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 | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,563 | 0,406 |
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 ».