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Enregistrement W591422539

FUELLING THE RACE

2000· article· en· W591422539 sur OpenAlexaboutno aff
William Diem

Notice bibliographique

RevueAutomotive engineer · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydrogen fuel enhancementHydrogen fuelMiles per gallon gasoline equivalentFuel cellsHydrogen vehicleElectricityAutomotive engineeringProton exchange membrane fuel cellHydrogen internal combustion engine vehicleInternal combustion engineGasolineBusinessEngineeringGreen vehicleFuel efficiencyWaste managementPetrol engineElectrical engineeringDiesel cycle
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 1999, fuel cells cost 8-15 times as much as internal combustion engines (ICEs), but their prices are falling rapidly; some time in 2003, they should cost no more than twice as much as ICEs. Ballard Power Systems of Canada expects to sell fuel cell stacks for less than $4000 in 2003, and General Motors (GM), which is sharing fuel cell research with Toyota, aims for a $2000-3000 fuel cell cost. The first fuel cell cars to be offered for sale are expected within a few years. Ford and DaimlerChrysler each plan productions of small series of fuel cell cars in 2004. Honda is planning to make fuel cell vehicles available in 2003. In 1999, Peugeot and Renault announced their forthcoming joint fuel cell venture, but their relevant research is believed to be only rudimentary. Both Ford-DaimlerChrysler and GM-Toyota are working on fuel cells that use proton exchange membrane fuel cell technology to create electricity from hydrogen, which will power electric motors already being developed for electric vehicles. The difficult part is finding hydrogen supplies for fuel cells. Initially, manufacturers believe that hydrogen will have to be made from methanol or petrol in the car itself. At a later stage, reformers that change liquid fuel to hydrogen gas could be installed at service stations, to pump hydrogen into vehicles.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,520

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1550,056

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,168
Écart entre enseignants0,165 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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