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Enregistrement W4360895798 · doi:10.1299/jsmemecj.2022.s401-02

Open-innovative developments of precision die making technology and on-site capabilities

2022· article· en· W4360895798 sur OpenAlex
Takao Itō

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Proceedings of Mechanical Engineering Congress Japan · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDiverse academic and cultural studies
Établissements canadiensMD Precision (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPosition (finance)Open innovationCore (optical fiber)BusinessProduction (economics)Sustainable developmentIndustrial organizationManufacturing engineeringEngineeringMarketingTelecommunicationsEconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Japanese manufacturing small and medium-sized enterprises (SMEs) have long supported the backbone of the Japanese economy based on their superior technologies and on-site capabilities; however, they are currently at a major crossroads in today's severe and rapidly changing environment. One of Japanese SMEs, Nissin Precision Machines (Nissin), with precision die making technology at its core, is attempting to bring innovation to its manufacturing site to combat the challenges of the current economic and business climates and to position itself for the long-term. Nissin has introduced its innovation strategies to achieve autonomous and sustainable development to withstand any environmental changes. To name a few examples: Nissin engages in open and collaborative innovation activities with its rival die manufacturers along with notable academic institutions, collaborative productions with designers that have incorporated design concepts into its works, and deliberately strengthens production management through the bottom-up approach enhanced by its front-line members and utilization of DX.

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.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,583
Score d'incertitude au seuil0,381

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 ouverte0,0010,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,200 · 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