MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4388113066 · doi:10.1051/matecconf/202338600001

Preface

2023· article· en· W4388113066 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMATEC Web of Conferences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMachine Learning in Materials Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The 2023 International Conference on Materials Engineering, New Energy, and Chemistry (MENEC 2023), held in Kuala Lumpur, Malaysia from October 13 to October 15, served as a pivotal forum where researchers and experts from diverse yet interconnected domains converged to exchange research findings.MENEC 2023 was dedicated to advancing collaboration technologies within the realms of materials engineering, new energy, and chemistry, encompassing research and development in academic and industrial sectors.Collaboration technologies encompassed various elements such as theories, methodologies, mechanisms, protocols, software tools, platforms, and services, all of which fostered interaction, coordination, communication, and collaboration among individuals and software and hardware systems. Aims:Providing a platform for researchers, practitioners, and academics to exchange their experiences, ideas, and research discoveries in the fields of materials engineering, new energy, and chemistry.Facilitating discussions on the latest advancements, challenges, and opportunities within these domains.Identifying research gaps, exploring new avenues, and promoting collaborations among researchers, academics, and practitioners.Cultivating interdisciplinary dialogues and advocating for the integration of materials engineering, new energy, and chemistry to address complex problems.The conference featured a total of 3 keynote speeches and 2 invited speeches and attracted approximately 120 delegates from 10 countries, including China, India, Canada, the UK, Singapore, Malaysia, Thailand, South Africa, and Australia.The event encompassed a wide range of highly technical presentations delivered through keynote and invited speaker sessions, as well as by authors of submitted papers.We anticipate that this conference will inspire future research in renewable energy and ecosystems.We eagerly look forward to welcoming all of you to the next MENEC conference.,

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5760,417

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMATEC Web of ConferencesMême sujetMachine Learning in Materials ScienceTravaux en français237 207