34th Electrical Insulation Conference report
Notice bibliographique
Résumé
The 34th Electrical Insulation Conference was held June 19 to 22, 2016, at the Hotel Bonaventure in Montreal, Canada. Even in tough economic times, Montreal is still popular; we were able to hold the line on attendance, with 259 participants from different countries covering all major continents. A total of 311 abstracts were submitted, resulting in a final program of 151 papers, 49 of which were presented in two poster sessions. The conference opened on Sunday with two fullday and one half-day short courses offered by technical experts. These courses were On-Site and Laboratory Partial Discharge by Tom Prevost and William Hu, Effect of Inverter Fed Drives on Rotating Machine Electrical Insulation by Greg Stone, and Forensic Analysis of Insulation and System Failures by Howard Penrose. The first poster session, with 30 posters on display, was held on Sunday evening as part of the welcoming reception. The oral sessions opened on Monday morning. Bernard Noirhomme, the Conference Chair, welcomed the attendees and then yielded the floor to Stephane Lemieux, Scientific Director of the Research Institute of Hydro-Quebec, who talked about the importance of research on electrical insulation for Hydro-Quebec.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,290 | 0,162 |
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 ».