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Enregistrement W4251154838 · doi:10.1002/j.1551-8833.2008.tb08119.x

Water Industry Well‐represented in Magazine's Selection of 2007 Trendsetters

2008· article· en· W4251154838 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAmerican Water Works Association · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUnderground infrastructure and sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésManagementWindsorGovernment (linguistics)George (robot)Water developmentPublic administrationEngineeringLibrary sciencePolitical scienceWater resourcesHistoryArt history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Public Works magazine has named its 2007 Trendsetters in it's November 2007 issue. A member of AWWA's staff, a number of AWWA members, and several other organizations and people related to the water industry are on the list of the 50 most influential people, places, or events of the year. This article includes the following award winners: Kevin Morley, an environmental policy analyst in AWWA's government affairs office in Washington, D.C.; Daphne Utilities, a public water, sewer, and natural gas utility in Daphne, Alabama; Rafael Frias, a project engineer with Black & Veatch; Eric Hoek of the University of California, Los Angeles; Alan Hollenbeck of Winfield, Illinois; David Lewis of Grand Falls‐Windsor, Newfoundland; Paul Michael Schultz, chief of construction management with the Bureau of Water and Wastewater of the Baltimore (Maryland) Department of Public Works; Susan Seacrest, founder of the Groundwater Foundation in Nebraska; Michael Stuver, Roger Kjelgren, and Kelly Kopp were part of a joint effort by Utah State University and the U.S. Bureau of Reclamation; Nikolay Voutchkov, corporate technical director at Poseidon Resources; US Rep. John Dingell, a 27‐term Democrat representing Detroit, Michigan, who chairs the House Energy and Commerce Committee; The Georgia Tech Research Institute's Environmental Radiation Center; and, The Chicago (Illinois) District of the U.S. Army Corps of Engineers.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,513

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)0,0000,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2008
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Résumé présentoui

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