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Enregistrement W4405615874 · doi:10.1088/1755-1315/1428/1/011001

ICSAEES 2024 Preface

2024· article· en· W4405615874 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCOVID-19 impact on air quality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The First International Conference on Sustainable Applied Earth and Environmental Sciences (ICSAEES 2024) was held in hybrid mode at the Lakesource Publishing Company Conference Hall, Ikate Lekki, Lagos, Nigeria, from 27th to 29th August, 2024. ICSAEES 2024 is the maiden edition of the annual international conference initiated by the Society of Sustainable Applied Earth and Environmental Sciences (SSAEES) in collabration with the Lakesource Publishing Company (LPC). The aim of this conference is to gather new research contributions from all disciplines of Applied Renewable Energy and Environmental Earth Sciences by scientists from diverse backgrounds, and thus makes an essential contribution towards ensuring that science and technology contribute to the promotion of a more sustainable environment from different parts of the world. It is our belief that the proceedings in ICSAEES would help to address the numerous local and national challenges that are relevant to the realisation of the United Nation’s “Global Goals” generally referred to as Sustainable Development Goals (SDGs). The SDGs were crafted with the intention of ensuring better quality life, peace and prosperity for all people, as well as protecting and preserving our environment and planet in general. We appreciate all our Keynote Speakers: Prof. Mohammad Alam Saeed (Vice-Chancellor, University of Education, Lahore, Pakistan), Prof. K. Srinivas Reddy (Institute of Technology Madras, Chennai, India), Prof. Anand K. Plappally (Indian Institute of Technology, Jodhpur, India), Dr. Masood Yousaf (University of Education, Lahore, Pakistan), Dr. Anil Kumar (Delhi Technological University, Delhi, India), Dr. M. V. Reddy (Energy Storage Technology, New Graphite World, Quebec, Montreal, Canada) and Dr. Babatunde Abiodun Obadele (Botswana International University of Science and Technology, Palapye, Botswana; & University of Johannesburg, South Africa) for honouring our invitations and for the insightful experiences they have shared during the ICSAEES 2024. The Organising Team is happy to report success in the number of papers submitted and presented in the maiden edition of the ICSAEES 2024. We received 39 papers from Nigeria, India, Indonesia, South Africa and the United Kingdom. The papers were blinded peer reviewed by number of experts and revised by the authors prior to final acceptance of 19 papers. This present volume has an acceptance rate of 48.7%. The proceedings of the ICSAEES 2024 are published in the current volume of IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, which are divided into five (5) Sections relating to Applied Earth and Environmental aspects of the SDGs as stated on the conference website (https://icsaees.com.ng/). The Sections are Applied Renewable Energy for Sustainable Development; Applied Earth Sciences for Sustainable Development; Applied Environmental Sciences for Sustainable Development; Applied Environmental Impact Assessment for Sustainable Development; and Applied Atmospheric Studies for Sustainable Development. Various topics presented in this volume will be useful to researchers, industrialists, experts, scholars, students, among others in the fields of Science, Engineering, Social Sciences, and associated fields in connection with the sustainability related issues. List ICSAEES 2024 Committee of Directors, Scientific Committee and ICSAEES 2024 Reviewers are available in this 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil0,849

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4050,265

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

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