Notice bibliographique
Résumé
It is with great pleasure that I extend my warmest welcome to all participants of the 2023 4th International Conference on Power, Energy, and Electrical Engineering (PEEE 2023). This conference was held in Kuala Lumpur, Malaysia during November 9-11, 2023. It served as a platform for researchers, academics, and industry professionals to come together and exchange ideas, research findings, and best practices in the field of power, energy, and electrical engineering. This year we have around twenty participants from Malaysia, Spain, UAE, Germany, China, Korea, Canada, Australia, Egypt and Kuwait, whom we wish fruitful discussions. Conference program was highlighted by three keynote and invited speakers: Prof. Saad Mekhilef, University of Malaya; Prof. Jesús Toribio, University of Salamanca; Prof. Hussain Shareef, UAE University. With a lineup of renowned keynote speakers, engaging panel discussions, and paper presentations, this conference promised to be a valuable opportunity for all attendees to gain insights, network with peers, and contribute to the advancement of the field. I would like to express my sincere gratitude to the organizing committee, sponsors, and all individuals involved in making PEEE 2023 a reality. Your dedication and hard work have been instrumental in bringing together this esteemed gathering of experts and professionals. I am confident that PEEE 2023 was a rewarding and enriching experience for all involved, and I look forward to the continued growth and impact of this important conference in the years to come. Prof. Saad Mekhilef, University of Malaya, Malaysia Conference Chair List of Committee is available in this pdf.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,468 | 0,333 |
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 ».