Proceedings from the 2022 Global Youth Science and Technology Bowl
Notice bibliographique
Résumé
The Global Youth Science and Technology Bowl (GYSTB) is an online competition based out of Hong Kong which encompasses biology, chemistry, engineering, and physics. The competition is a showcase of global youth scientific achievement and innovation, which aims to promote science and technology, provide a platform for global youth to develop their creativity and scientific mindsets, and facilitate the exchange of scientific ideas, interests, and abilities among young scientists all over the world. Young researchers worldwide compete with their research reports and prototypes. GYSTB is organized annually by The Hong Kong Federation of Youth Groups, and well supported by the academia in Hong Kong. This year, the competition received 125 teams of enrollment from 27 countries and regions including but not limited to the United States, Ireland, Sweden, South Korea, and Singapore. We extend our thanks to all parties for making this year's competition a success. STEM Fellowship collaborated with the GYSTB Secretariat to provide youth worldwide with the unique opportunity to submit their work in the STEM Fellowship Journal. This year's theme was "Sustainable Development". The broad scope of the competition allowed participants to submit their work in a variety of areas such as water pollution, food supply, medical health, energy harvest, artificial intelligence systems, environmental health, plastics, and many more. We are pleased to share the creativity and ambitious drive for research demonstrated by GYSTB's participants in these proceedings. We would like to congratulate every passionate individual who participated in the GYSTB this year and showcase their abstracts below.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,011 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,124 | 0,059 |
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 ».