Board 373: Renewable Energy Systems Training (REST) Project Final Report
Notice bibliographique
Résumé
Renewable energy systems are more efficient and environmentally friendly power generation solutions as compared to traditional fossil generators, and as a result have created a continuously expanding job market.The global investment in solar PV systems has gone through a mostly increasing trend in the past ten years, which implies that the solar PV market requires a significant number of Science, Technology, Engineering, and Mathematics (STEM) graduates specifically trained to handle the technical challenges and meet the job market demand.This project is funded through the Advanced Technological Education (ATE) program of National Science Foundation (NSF), and has been conducted at New Jersey Institute of Technology (NJIT) with the objective to train the required workforce for the solar photovoltaic (PV) job market through several activities that will provide benefits to university students, K-12 students, faculty members and instructors, and remote users all around the U.S.In this paper, the five major activities of the project are explained, which include: (i) Design and development of the new laboratory entitled "Renewable Energy Systems Training (REST)" and the associated new course entitled "Solar PV Planning and Installation", (ii) summer workshops for K-12 students through Center for Pre-College Programs (CPCP) at NJIT, (iii) faculty development workshops for the instructors of other 2-and 4-year institutions, (iv) undergraduate research and senior design projects, and (v) development of a dedicated public website to include all the lecture notes, laboratory experiments, video recordings, publications, guidelines to develop similar courses, and other instructional materials.This paper summarizes and presents the comments and feedback from external advisory committee (EAC), external evaluator, faculty development workshop participants, K-12 workshop participants, and the students enrolled in the new course.It also explains the career placement, student retention, and community college transfer rates.
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 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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,109 | 0,053 |
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 ».