MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1593098119 · doi:10.1002/9781118511305.ch14

A Taxonomy of Data Communication Protocols for Vehicular Ad Hoc Networks

2013· other· en· W1593098119 sur OpenAlexaff
Yousef‐Awwad Daraghmi, Ivan Stojmenović, Chih‐Wei Yi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicular Ad Hoc Networks (VANETs)
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceVehicular ad hoc networkWireless ad hoc networkComputer networkReliability (semiconductor)Taxonomy (biology)GeocastCommunications protocolTelecommunicationsWireless

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vehicular ad hoc networks (VANETs) are the potential core of the intelligent transportation system (ITS), which aims to increase people safety and improve transportation efficiency. This chapter provides the first known taxonomy of VANET data communication protocols, based on road dimension, neighbor knowledge, acknowledgment, start of forwarding, competition to retransmit, vehicle connectivity, urgency, and message contents. It examines several types of multihop communications, required by novel ITS, and explains the ingredients of the most relevant existing communication protocols. The chapter outlines the existing solutions and highlights their drawbacks. The existing geocasting can be divided into two groups, depending on urgency metrics: reliability oriented (RO) protocols, and time critical (TC) solutions; these are discussed in the chapter. Controlled Vocabulary Terms automated highways; data communication equipment; vehicular ad hoc networks

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 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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,318
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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetVehicular Ad Hoc Networks (VANETs)Travaux en français237 207