MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400737647 · doi:10.1093/rpd/ncae127

Contributions of Prof. P. Venkataramaiah to the research on radiation physics and education in India

2024· article· en· W4400737647 sur OpenAlexaboutno aff
P. Venkataramaiah, Karinanjanapura Subbanna Mallesh, N. Nagaiah, Syed Abdul Bari, Mididoddi Venkateshwarlu, Mullapalli Vasudev, Kamsali Nagaraja, Sreemathi Hariprasad, Bhagyalakshmi Neelwarne

Notice bibliographique

RevueRadiation Protection Dosimetry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsRadiationMedical physicsEngineering physicsNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prof. P. Venkataramaiah (P.V.), born on July 08, 1937, has been active in research for the past five decades in several areas of Nuclear Physics and Environmental Sciences. He has visited several Universities and research institutes in various countries such as Japan, Hong Kong, Singapore, France, the UK, Canada and the USA. Apart from research work he has also held many administrative positions and made revolutionary improvements in the education sector of India. Even after retirement, Prof. P.V. has actively involved himself inspiring and encouraging the younger generation at secondary level. As an honour for his untiring dedication even in his eighties, his colleagues and students have written articles about his contributions to research and education. This include contributions from Prof. P.V. himself along with Prof. K.S. Mallesh, Prof. N. Nagaiah, Prof. S.A. Bari, Prof. M. Venkateshwaralu, Shri. M. Vasudev, Dr K. Nagaraja, Mrs. Sreemathi Hariprasad and Dr N. Bhagyalakshmi.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil0,408

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,354 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRadiation Protection DosimetryMême sujetRadiation Therapy and DosimetryTravaux en français237 207