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Enregistrement W4388669109 · doi:10.1088/1742-6596/2633/1/011001

Preface

2023· article· en· W4388669109 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced Aircraft Design and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAstronauticsAerospaceEngineeringAeronauticsChinaGlobeAviationEngineering managementLibrary scienceEngineering ethicsAerospace engineeringPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Asian Aerospace and Astronautics Conference (AAAC 2023) will take place in Wuhan, Hubei, China from September 15-17, 2023, where participants will gain detailed insights into the state of the art of aerospace and astronautics, and enjoy the exchange with other enthusiasts from all over the world who are interested in this highly relevant and constantly growing area. The conference is sponsored by Science and Engineering Institute (SCIEI), Huazhong University of Science and Technology, co-sponsored by The Hong Kong Polytechnic University, Nanjing University of Science and Technology, York University, etc. This international conference was over three-days and provided a forum for discussion of aerospace and astronautics. Submitted papers were received and sent for preliminary and peer review conducted by the technical committees. Professional comments are given according to the aspects of originality, innovation, applicability, technical merit, organizing and writing, relevance to conference. After several rounds of review procedure, some excellent papers have been received to get published in the conference proceedings. The proceedings contains a collection of research papers, organized with 6 chapters: aircraft structural design and wing aerodynamic analysis, automation control and visualization technology for flight systems, system design and safety analysis in aerospace engineering, aviation system and engine performance simulation and evaluation, new propulsion technology based on combustion mode, engineering material mechanics analysis and performance simulation and so on. The conference invited four internationally recognised experts in their fields of aerospace and astronautics to deliver keynote and invite speeches, including Prof. Zheng Hong Zhu, York University, Canada; Prof. Chih-Yung Wen, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China; Prof. Yan Wang, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, China; Prof. Lei Shi, Northwestern Polytechnical University, China. Each speaker has delivered the speech more than 30 minutes. In addition, around 50 experts and scholars and listeners from the world’s top research institutes of aerospace technology, including Northwestern Polytechnical University, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Beihang University, Nanjing University of Science and Technology. We would especially like to thank the organization committees, the members of the program committees and technical committees. They have worked very hard in reviewing papers and making valuable suggestions for the authors to improve their work. We also would like to express our gratitude to the external reviewers, for providing extra helps in the review process, and the authors for contributing their research result to the conference. Without such support a conference cannot maintain quality or add real original contributions to knowledge. It goes without saying, it is core to success, but here we re-iterate that point. On behalf of organizing committees, we would like to express our sincere gratitude to all participants and speakers who contribute to make this event a great success. Conference Organizing Committee AAAC 2023 List of Organizing Committees, Statement of Peer Review are available in this Pdf.

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)0,010
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 enseignants0,418
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
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)0,5820,429

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 GPT0,250
Écart entre enseignants0,223 · 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

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