MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W197729630

Open Source Telecommunication Companies

2007· article· en· W197729630 sur OpenAlexaboutno aff
Peter Liu

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDigital Innovation in Industries
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpen sourceTelecommunicationsBusinessComputer scienceOperating systemSoftware
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Little is known about companies whose core business is selling telecommunications products that lever open source projects. Open source telecommunications (OST) companies operate in markets that are very different from typical software product markets. The telecommunications market is regulated, vertically integrated, and proprietary designs and special chips are widely used. For a telecommunications product to be useful, it must interact with both access network products and core network products. Due to specifications in Service Agreements Levels, penalties for failures of telecommunications products are very high. This article shares information that is not widely known, including a list of OST companies and the open source projects on which they depend, the size and diversity of venture capital investment in OST companies, the nature of the commercial product-open source software and company-project relationships, ways in which OST companies make money, benefits and risks of OST companies, and competition between OST companies. Analysis of this information provides insights into the ways in which companies can build business models around open source software. These findings will be of interest to entrepreneurs, top management teams of incumbent companies that sell telecommunications products, and those who care about Ontario's ability to compete globally.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,009
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1200,055

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 Opus0,352
Tête enseignante GPT0,533
Écart entre enseignants0,181 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals)Même sujetDigital Innovation in IndustriesTravaux en français237 207