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Enregistrement W4248348251 · doi:10.1088/1757-899x/853/1/011001

Preface

2020· article· en· W4248348251 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Materials Science and Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFlexible and Reconfigurable Manufacturing Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaLibrary scienceControl (management)Political scienceEngineering ethicsEvent (particle physics)Engineering managementEngineeringManagementArtificial intelligenceComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The organizing committee of the 6th International Conference on Electrical Engineering, Control and Robotics (EECR 2020) and the Workshop the 3rd International Conference on Intelligent Control and Computing (ICICC 2020) aimed to facilitate interaction among participants for the latest progress and development in the fields of electrical engineering, intelligent control and robotics. Through the conference and workshop, the committee intends to enhance the sharing of individual experiences in their expertise and to encourage interdisciplinary and international collaborations. The conference and workshop were held in Holiday Inn Express Xiamen Airport Zone, Xiamen, China, during January 10-12, 2020, co-organized by Sichuan Institute of Electronics and Huaqiao University, with the support of Concordia University, the South China University of Technology, the University of Electronic Science and Technology of China, Southwest Minzu University and others. Despite the high quality of most of the submissions, the final proceedings of EECR 2020 and ICICC 2020. includes 59 papers, which were selected after a thorough reviewing process and were resented at the conference and workshop. The contributions of the technical program committee and the referees are deeply appreciated. Most of all, we would like to express our sincere thanks to the authors for submitting their most recent works and the organizing committee for their enormous efforts to turn this event into a smoothly running meeting. We sincerely hope that this publication will prove to be an important resource for the scientific community. With our warmest regards, Chun-Yi Su Concordia University, Canada

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,676

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,172 · 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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