MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7045725444

Cal Poly Supermileage Team Goes Far on a Gallon of Gas at Shell Eco-marathon

2013· article· en· W7045725444 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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueDigitalCommons - CalPoly (California State Polytechnic University) · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGallon (US)Shell (structure)OutsourcingWest virginiaFuel cells
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cal Poly Supermileage Team Goes Far on a Gallon ofGas at Shell Eco-marathon SAN LU IS O BIS PO -A multid iscip linary team of Cal Po ly e ngineer ing students recently took the ir car out tor a I ,21 0-mi le spin -on a gallon of gas.And they were not alone.'ll1e Ca l Poly Superrnileage Vehicle 'Jeam competed with more than I , I 00 srudents from 120 schools in the U.S ., Canada, M exico, Brazi l and Guatemala to design, build and dr ive the most energy-etllcient vehicle possible.Cal Po ly's entry, tbe Lamina 11, placed seventh in an e li te pack o f prototype cars that achieved I ,0 00 mpg or more at the She ll ceo-marathon Americas held April 5-7 in Hou ston.A record-breaking distance o f 3,500 mpg was achieved by Laval University from Canada: the Mater J.)ei tean1 J:i'omlndiana placed second with 2,308 miles ; and Cal Poly was among live otl1er top contenders w hose nms ranged fr om J,2 10 to I ,451 mpg ." Compe titions like this rea lly highlight our Learn by Do ing approach," s aid team member Sean Miche l. "it's rare tor these top-ranking vehicles to have been entirely designed and built by srudents.It 's not uncommon for other teams to outsource tasks suc h as manutacnrring the windows and !airing (a n aerodynan1ic shell).O urs is all done in house.Our mul tidisciplinary team de fini te ly brings a good mix of know-how -in areas rang ing fro m mold mak-ing and material s trength to engines and technology.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,001

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 GPT0,202
Écart entre enseignants0,194 · 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