Education of maritime doctoral students as part of international university network
Notice bibliographique
Résumé
Aalto University, together with four other universities, has received significant funding for an international Research Centre of Excellence for Arctic Shipping and Operations from Lloyd's Register Foundation (LRF), a UK registered charity that invests in science, engineering and technology for public benefit, worldwide.. The Centre is headed by the Aalto University (Finland), in partnership with the Hamburg University of Technology (Germany), the University of Helsinki (Finland), the Norwegian University of Science and Technology (Norway) and the Memorial University of Newfoundland (Canada). The Centre will support 15 doctoral dissertations on risk in Arctic operations over a period of five years. The Centre is the first of its kind in the Nordic Countries and the only centre concentrating on Arctic challenges. The funding provided by LRF is a very significant contribution to the activities of the consortium allowing it to continue to develop global expertise in the challenging operational environment owing to the long distances involved, the large fluctuation in ice conditions, and the unpredictable behaviour of ice. The breakthrough innovations are only possible through on-going research and development, in which theoretical modelling, laboratory tests and full-scale observations are in balance, which can be achieved most efficiently by international networking. The mobility of the doctoral students has key importance for the success of the project. This paper will describe the basic principles of organizing the mobility of the doctoral students and analyse the first experiences gathered from this mobility. The network of the students and their thesis topics will be described together with main links between the studied topics so that the overall challenging targets of the research activities can be achieved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».