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Enregistrement W4411065095 · doi:10.1088/1755-1315/1500/1/011001

Preface

2025· article· en· W4411065095 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueGlobal Energy Security and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,281
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,7190,567

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,203 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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