MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4403028769 · doi:10.1117/12.3029594

Enhanced training through the NSERC CREATE program on New Technologies for Canadian Observatories (NTCO)

2024· article· en· W4403028769 sur OpenAlexaboutno aff
Kim A. Venn, Simon Thibault, Tammy McLash, Clare Higgs, Dave Anderson, Colin Bradley, Olivier Daigle, René Doyon, B. M. Gaensler, Frédéric Grandmont, J. J. Kavelaars, S. J. Kleinman, Brenda C. Matthews, Neil Rowland, Stephen Se, Luc Simard, Suresh Sivanandam, Christine Wilson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAstronomical Observations and Instrumentation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraining (meteorology)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The NSERC CREATE training program on New Technologies for Canadian Observatories (NTCO) has been a unique collaboration between academia, government, and industry to advance innovation in astronomical instrumentation while fostering knowledge exchange as part of an advanced student training program. Through strategic partnerships and funding support, NTCO facilitated the creation of industrial internship opportunities for graduate and undergraduate students in physics, astronomy, and engineering, enabling them to gain valuable professional experience while making high impact contributions to cutting-edge research projects. The NTCO program included nearly 200 supervisors (a third in industry) working together to successfully bridge the gaps between academia, government, and industry, through 70 industrial internships (37 graduate, 33 undergraduate) over the seven-year duration of the program. This paper will outline the key activities and outcomes of the NTCO program, ranging from our strategies in recruiting a diverse group of students and matching them with appropriate industrial internship experiences, to the benefits of advanced summer school training, peer support, annual general meetings, and professional skills development courses for our participants.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,879
Score d'incertitude au seuil0,940

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,222 · 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 sujetAstronomical Observations and InstrumentationTravaux en français237 207