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Enregistrement W7055213342

Automated Coastal Engineering System, Version 1.07

2016· other· en· W7055213342 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueUS Army Corps of Engineers: Engineer Research and Development Center (Knowledge Core) · 2016
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanada Excellence Research Chairs, Government of Canada
Mots-clésCoastal engineeringField (mathematics)SoftwareEngineering design processResearch centerCoastal zone
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This note discusses a microcomputer-based software package that contains reliable state-of-the-art solutions to various coastal engineering problems.BACKGROUND In 1986 the Coastal Engineering Research Center (CERC) recommended to the Office, Chief of Engineers that an Automated Coastal Engineering System (ACES) be developed to give Corps offices an interactive computer based design capability in the field of coastal engineering.The recommendation was in response to a charge by the Chief of Engineers, LTG E. R. Heiberg III, to the Coastal Engineering Research Board to provide improved design capabilities to Corps coastal specialists.CERC formed an internal technical committee to develop recommendations for implementing an automated design System.This committee obtained input from Corps field offices regarding the form and development procedures preferred for the system.The information was obtained primarily from six regional workshops conducted in July 1986 and attended by more than one hundred coastal specialists.Based on recommendations from the workshops, a Pilot Committee composed primarily of Corps District and Division coastal specialists was formed in September 1986 to guide development of the ACES.In addition an Automated Coastal Engineering Group was formed in February 1987 within CERC to implement its development.

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)0,004
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: Logiciel · Signal consensuel: Logiciel
Score de désaccord entre enseignants0,294
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2940,316

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,260 · 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
GenreLogiciel

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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