H2020 Platone Italian Demonstrator Use Case 1-2 Market 1st quarter 2022
Notice bibliographique
Résumé
areti_market_flexibility_TSO_requestes areti_market_flexibility_DSO_requestes areti_market_flexibility_Aggregator_bids areti_market_flexibility_settlement areti_market_flexibility_outcomes - TSO flexibility requests: Starting Time Duration Market Type Market Session Flexibility Service Type Volumes Grid Area - DSO flexibility requests: Starting Time Duration Market Type Market Session Flexibility Service Type Volumes, Grid Area - Aggregator bids: Starting Time Duration Market Type Market Session Flexibility Service Type Volumes PoDs List - Settlement data: Pod Requested Active Power Measured Active Power Requested Reactive Power Measured Reactive Power - Market Outcomes: Market Outcome Id Market Type Market Session Flexibility Service Type Other than TSO flexibility requests, to test the demo, other data could be simulated. In this case, it will be indicated in the metadata documentation. (Useful link to consult Italian UC: https://smart-grid-use-cases.github.io/docs/usecases/platone/uc-it-1-voltage-management/; https://smart-grid-use-cases.github.io/docs/usecases/platone/uc-it-2-congestion-management/, https://platone-h2020.eu/data/deliverables/864300_M12_D1.1.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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,050 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».