Notice bibliographique
Résumé
The IEEE Industry Applications Society (IAS) Chapter and Membership Department (CMD) organizes the Distinguished Lecturer and Prominent Lecturer Program (DL/PL). The program provides IAS chapters the opportunity to invite and host lecturers by experts in their field of interest. These lectures can be in person or virtual, presenting on a topic within the area of expertise of the invited DL. The program offers a list of renowned, exceptional lecturers who each possess specialist knowledge within their field. In addition to their technical expertise, the lecturers are also longtime IAS volunteers. The DL/PL programs can be hosted by Chapters in noncommercial technical, leadership, or combined meetings and workshops of IAS single or joint Chapters as well as IAS Student Branch Chapters. The DL/PL program’s invited members should not be charged a registration fee, other than the fee charged for a meal during the event. The DL and PL presentations should be initiated by the local Chapter chair. The inviting Chapter chair should make preliminary arrangements directly with the lecturer through introductory correspondence and come to an agreement on the date, time, venue, and so on. Having decided, the invitee will submit a completed DL/PL travel request approval form to the DL program committee chair. Detailed instructions can be found on the IAS website athttps://ias.ieee.org/member-development/distinguished-lecturer-program/.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,572 | 0,644 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».