Notice bibliographique
Résumé
KGM1 is a new brand for power generation that uses the most powerful green technology called Airborne Wind Energy (AWE) for off-grid populations, a growing market with 800 million users. Inuit, Sami, remote communities, islands, disaster lands; lots having low sun, high winds and clipping logistic problems, 60% of communities use diesel generators with power around 20kW. It offers a mobile wind energy system (10-25 kW rated) using kites, that is up to 50% cheaper and 90% weight-saving compared to current wind turbines. We target simple concepts, an easiness to transport and installation; last but not least, is the first prototype worldwide, tested under operating conditions, with an always positive energy production duty cycle. To make a simple comparison, this generation of technology works like a kite surfer who is kiting! It is now managed by GHIVA firm and structured on a less demanding Off-Grid market but will then reach the On-Grid market with larger, fully automated generators. Born from a “bottom-up” approach in my own cellar KGM1 has evolved as far as passion and free time could take it—with very low funding. Today, it drifts through the online world like a message in a bottle, awaiting its next chapter. Two web links to summarize 8 years of research: https://drive.google.com/file/d/1XwjtqPLi5PsAxo49bGlJG24GRubCFhxz/view?usp=drive_link https://docs.google.com/presentation/d/1EiyWFwV4oBhGxbAo7xr0kjq2aTWQbEvg/edit?usp=drive_link&ouid=108653029879271250506&rtpof=true&sd=true
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 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 | 0,002 |
| 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,017 |
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 ».