Preface: 7<sup>th</sup> Astechnova International Energy Conference (ASTECHNOVA 2023)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Astechnova International Energy Conference (ASTECHNOVA) is an international conference that is annually organized by the Department of Nuclear Engineering and Engineering Physics, Universitas Gadjah Mada, Indonesia. This 7th ASTECHNOVA was held on October 4-5, 2023. This conference provides an ideal platform for researchers, academicians, engineers, politicians, economists, energy enthusiasts, energy planners, and energy analysts, to share the recent research and development in the energy science discipline from various perspectives: New and Renewable Energies, Nuclear Technology, Energy Securities, Energy Efficiency, and Urban Infrastructure and Utilities The conference was attended by approximately 300 participants from various universities and institutions in Kiribati, India, Japan, South Korea, Malaysia, Thailand, Canada, the United States of America, Singapore, and Indonesia. The panel session of this conference includes one (1) keynote lecture and six (6) invited talks by the panel speakers from across the globe. As for the parallel session, oral presentations were delivered by the authors who submitted their research. In total, the ASTECHNOVA 2023 organizer accepted 64 paper submissions after being reviewed by distinguished experts in the field. The reviewing process has considerably reduced the number of published papers, but it also has raised the proceedings’ quality. Finally, we would like to thank all the participants, authors, panel speakers, reviewers, panel session moderators, parallel session chairs, steering committee, organizing committee, technical coordinators, and all other supporting staff for their tremendous support during this conference. Astechnova 2023 Editorial Team List of Committees 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 | 0,004 | 0,008 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,246 | 0,165 |
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 ».