MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1996162360

Truth in Advertising: The Hidden Cost of Mobile Ads for Software Developers

2016· article· en· W1996162360 sur OpenAlexaff
Jiaping Gui, Stuart Mcilroy, William G. J. Halfond

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGreen IT and Sustainability
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAndroid (operating system)Computer scienceRevenueMobile appsApp storeSoftwareCover (algebra)World Wide WebMobile deviceInternet privacyComputer securityOperating systemBusinessEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract—The “free app ” distribution model has been ex-tremely popular with end users and developers. Developers use mobile ads to generate revenue and cover the cost of developing these free apps. Although the apps are ostensibly free, they in fact do come with hidden costs. Our study of 21 real world Android apps shows that the use of ads leads to mobile apps that consume significantly more network data, have increased energy consumption, and require repeated changes to ad related code. We also found that complaints about these hidden costs are significant and can impact the ratings given to an app. Our results provide actionable information and guidance to software developers in weighing the tradeoffs of incorporating ads into their mobile apps. Index Terms—Mobile advertisements, mobile devices I.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,091
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,091
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,001

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 GPT0,223
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations92
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetGreen IT and SustainabilityTravaux en français237 207