MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4367191237 · doi:10.5281/zenodo.7874593

D5.3 Evaluation Criteria

2022· report· en· W4367191237 sur OpenAlexaff
Panagiotis Ilias, Tuna Coppens, Tomas Orlickas, Liutauras Simkus, Sebastian Philips, Pieter Roggemans, Bojana Lendvaji Vignjevic, Svetlana Vitomirovic, George Groutas, George Farkonis

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2022
Typereport
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueManufacturing Process and Optimization
Établissements canadiensCanadian Automotive Partnership Council
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeEuropean Commission
Mots-clésComputer scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

WP5 main objective is to deploy, test and evaluate ENVISION data products and services developed in WP3 and WP4. More specific within WP5: <strong>Products and services </strong>developed within WP3 and WP4 <strong>are used and tested under different conditions </strong>by the Business Customers (BC) and the Lighthouse customers (LC). <strong>Product and services are evaluated </strong>for each business case individually and from three different perspectives related to: o <strong>The performance, usability and effectiveness. </strong>We rate the ability of the product and services to cover PAs and CB’s identified needs using co-developed criteria within WP2 describing user requirements (functional and non). o <strong>The business value and acceptance. </strong>We evaluate product business value and acceptance for each business case, using criteria co-developed with the BC actors within the WP5 and indicators that quantify the business value and acceptance. o <strong>The impact on an economic, environmental, and societal level</strong>. Using impact indicators, we evaluate the impact at an economic, environmental, and societal level.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge 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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1550,002

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,218 · 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
GenreAutre

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

Explorer davantage

Même revueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)Même sujetManufacturing Process and OptimizationTravaux en français237 207