Notice bibliographique
Résumé
10 - 13 December 2023 Ho Chi Minh City, Vietnam Conference Website: https://www.isegt.org SEGT 2023 The International Conference on Sustainable Energy and Green Technology 2023 is being held in Ho Chi Minh City, Vietnam, from 9-13 December 2023. The conference is co-organized by Universiti Malaya, Vietnam National University Ho Chi Minh City-University of Science, Universiti Tenaga Nasional (UNITEN), and Universiti Tunku Abdul Rahman (UTAR). Additionally, there are other supporting institutions such as National Cheng Kung University, Xi’an Jiatong University, Huazhong University of Science and Technology, Beijing Institute of Technology, De La Salle University, National Dong Hwa University, The University of Hong Kong, City University of Hong Kong, Universiti Teknologi Malaysia, and the International Association for Hydrogen Energy. SEGT 2023 welcomed more than 350 participants, representing institutions from 25 economies worldwide, including Malaysia, Thailand, Canada, Taiwan, Singapore, the Philippines, Indonesia, Hong Kong, China, India, Vietnam, South Korea, New Zealand, Australia, Poland, the UK, the Netherlands, Turkey, Saudi Arabia, the US, etc. There are two plenary speakers: Prof. Ibrahim Dincer from Ontario Tech University and Prof. Niu JianLei from The Hong Kong Polytechnic University. Additionally, six keynote speakers include Mr. Tien Q. Duong, Dr. Luan Quoc Huan, Prof. Wei-Hsin Chen, Prof. Fariborz Haghighat, Prof. Dennis Leung, and Prof. Michael K.H. Leung. Furthermore, there are five special sessions organized by Prof. Qihong Deng, Prof. Talal Yusaf, Dr. Xiao-Qing Yang, Dr. Hiang Kwee Lee, Prof. Hyung-Ho Park, Dr. Viyak G. Parale, and Prof. Chang Jo-Shu. List of Committee of SEGT 2023 and Group photo are 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,695 | 0,529 |
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 ».