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Enregistrement W4382203714 · doi:10.18280/ijsdp.180630

Development of Supporting Technology for Sustainable Spaceport Development

2023· article· en· W4382203714 sur OpenAlexvenueno aff
Gunawan Widiyasmoko, Dwinowo Martono, Herdis Herdiansyah, Arif Nur Hakim

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSpace exploration and regulation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan TeknologiDirektorat Riset and Pengembangan, Universitas IndonesiaUniversitas Indonesia
Mots-clésSustainabilitySustainable developmentBusinessEnvironmental planningEnvironmental resource managementEconomic growthPolitical scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spaceports have experienced rapid growth in recent years, but have also faced significant challenges related to management and sustainability, particularly in developing countries like Indonesia.This literature review examines the role of supporting technologies in promoting sustainable spaceport development.Environmental and social concerns, such as disruptions to community activities, emissions, and environmental damage, have emerged as key issues associated with spaceport activities.By promoting open innovation and actor interaction, however, spaceports can foster sustainable development, taking into account infrastructure, social, and economic considerations.This approach aligns with the increasing demand for environmentally friendly practices in the space industry, which can attract investors and support further development.Safety and sustainability considerations should be integrated into every aspect of spaceport operations, given the high risks associated with rocket launches.Overall, this study contributes to a better understanding of the complex interplay between actors and technologies in shaping sustainable spaceport development.

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)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,542

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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