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Enregistrement W4416936320 · doi:10.1016/j.softx.2025.102471

CoDeF: A web-based education platform for system-level design of unmanned vehicles

2025· article· en· W4416936320 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSoftwareX · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSystems Engineering Methodologies and Applications
Établissements canadiensNexen (Canada)
Organismes subventionnairesMinistry of Science and ICT, South KoreaNational Research Foundation of KoreaKorea Aerospace Research Institute
Mots-clésDeliverableBridging (networking)ExtensibilityProcess (computing)Engineering design processSystems designCollaborative engineeringDesign process

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the demand for unmanned vehicle (UV) systems continues to grow across a wide range of industries, there is an increasing need for professionals equipped to carry out mission-specific, system-level design. However, traditional engineering education often lacks structured methods for system-level design and does not provide adequate environments for hands-on, collaborative design experiences. To address this gap, we present the Comprehensive Design Framework for Advanced Mobility (CoDeF)—a web-based collaborative platform tailored for early-stage UV system design and education. Built on systems engineering principles, CoDeF provides a structured design process and supports synchronized collaboration among multiple users through shared data and workflows. The platform offers high extensibility and configurability, allowing instructors to flexibly modify design stages and deliverables to meet specific educational objectives. CoDeF has been successfully implemented in multiple university courses, demonstrating its potential as a practical tool for bridging the gap between academic training and industry-oriented system design practice.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,804
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,226 · 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