ERIES: Engineering Research Infrastructures for European Synergies
Notice bibliographique
Résumé
ERIES responds to the call INFRA-2021-SERV-01-07: Research infrastructure services advancing frontier knowledge with the overall objective of providing transnational access (TA) to advanced research infrastructures in the fields of structural, seismic, wind and geotechnical engineering. This project, together with the research infrastructure team assembled, provides access to leading experimental facilities that permit users to advance frontier knowledge and conduct curiosity-driven research towards: the reduction of losses and disruption due to these hazards; the management of their associated risk; and the development of innovative solutions to address them that will contribute to a greener and more sustainable society.To this end, ERIES offers TA to the best European experimental facilities in each field, with new and unique infrastructures available for the first time in this programme, along with the provision of key infrastructure in Canada. It integrates past infrastructure projects’ successful results and implementation, such as SERIES and SERA, and expands access capabilities to new communities and disciplines not yet focused on.It will provide authoritative input for diverse stakeholders, from Civil Protection agencies to the European seismic building code. It will help develop future standards for experimental techniques in earthquake, wind and geotechnical engineering. It will provide a platform from which European researchers can create innovative solutions and testbed applications of next-generation technologies.With 13 partners from 8 countries, ERIES builds an essential element toward reducing losses, managing risk, and overall a greener and more sustainable engineering future in Europe.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,221 | 0,164 |
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 ».