Notice bibliographique
Résumé
15-18 December 2024 Bangkok, Thailand Conference Website: https://www.isegt.org SEGT 2024 The International Conference on Sustainable Energy and Green Technology 2024 (SEGT 2024) was held in Bangkok, Thailand, from December 15-18, 2024, with the theme “ Sustaining the Future with Green Energy and Clean Environmental Technology ”. SEGT 2024 was co-organized by Chulalongkorn University, Universiti Malaya, Universiti Tunku Abdul Rahman, National Taipei University of Technology, and University of the Philippines Diliman, with additional support from other contributing institutions such as National Cheng Kung University, Tsinghua University, Xi’an Jiaotong University, Huazhong University of Science and Technology, Beijing Institute of Technology, De La Salle University, National Dong Hwa University, The University of Hong Kong, City University of Hong Kong, Universiti Tenaga Nasional, Universiti Teknologi Malaysia, Sichuan Fine Arts Institute, and the International Association for Hydrogen Energy. SEGT 2024 welcomed more than 350 participants from 20 countries, regions, and economies worldwide, including Malaysia, Thailand, Canada, China, the Philippines, Taiwan, Singapore, Indonesia, Hong Kong SAR, Japan, India, Vietnam, South Korea, New Zealand, Australia, the UK, Turkey, Kuwait, and Saudi Arabia, etc. The conference served as a platform for researchers, academics, and industry professionals to exchange knowledge, present groundbreaking research, and explore innovative solutions in sustainable energy and green technology. The list of Committee of SEGT 2024 is 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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,719 | 0,567 |
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 ».