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Enregistrement W4312758423 · doi:10.26163/raen.2022.76.28.006

PETER THE GREAT AND RUSSIAN ARTILLERY

2022· article· ru· W4312758423 sur OpenAlexaboutno aff
Сергей Иванович Кудрявцев

Notice bibliographique

RevueВЕСТНИК ОБРАЗОВАНИЯ И РАЗВИТИЯ НАУКИ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ ЕСТЕСТВЕННЫХ НАУК · 2022
Typearticle
Langueru
DomaineEngineering
ThématiqueSpace Exploration and Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtilleryReignAeronauticsMissileEngineeringQuarter (Canadian coin)HistoryOperations researchPolitical scienceLawAerospace engineeringArchaeologyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

В статье рассматриваются основные направления выполненных по инициативе Петра I реформ в отечественной артиллерии в первой четверти XVIII века - организация артиллерии и развитие материальной части. Анализируются основные конструктивные особенности артиллерийских орудий, применявшихся в период Северной войны. Сделан вывод о значении традиции, продолжающейся со времён правления Петра Великого, - постоянно совершенствовать материальную часть артиллерии. Обращено внимание на высокие достижения в создании артиллерийских орудий, боевых машин и ракетных комплексов в XX столетии выдающихся конструкторов - учёных и выпускников Ленинградского военно-механического института. We look at the main directions of the reforms initiated by Peter I in the Russian artillery in the first quarter of the XVIII century concerning the organization of the artillery and the development of the materiel. The main design features of the artillery guns used during the Northern War are analyzed. The conclusion is made about the significance of the tradition since the reign of Peter the Great to constantly improve the materiel of the artillery. We pay attention to the great achievements of researchers and graduates of the Leningrad Military Mechanical Institute in making artillery guns, combat vehicles and missile systems in the XX century.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,531
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,184 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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