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Enregistrement W2050323422 · doi:10.1364/jon.5.000107

Deployment of an advance metropolitan gigabit Ethernet network: experience from the Attica Telecom case

2006· article· en· W2050323422 sur OpenAlexaff
Lampros Raptis, Manos Manousakis, David Noguer Bau

Notice bibliographique

RevueJournal of Optical Networking · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Optical Network Technologies
Établissements canadiensNortel (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetro EthernetComputer networkCarrier EthernetGigabit EthernetEthernet over PDHConnection-oriented EthernetEthernet over SDHTelecommunicationsComputer scienceSynchronous EthernetLocal area networkEthernetEthernet flow control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

href="http://www.osa-jon.org/virtual_issue.cfm?vid=7" Feature Issue on Optical Ethernet (OE). Since the introduction of Ethernet technology in the 1980s, Ethernet has undergone major modifications and recent advances such as the support of 10 G interfaces, the resilient packet ring (RPR) standard, the Ethernet passive optical networks (EPONs), and so on have transformed Ethernet from a dominant local area network (LAN) networking technology to a key, flexible and cost-effective networking technology for metropolitan area networks (MANs). The purpose of this paper is to assess Ethernet maturity for deployment in MANs, based on different assessment criteria such as service provisioning and delivery (scalability issues related to the media access control (MAC) addresses and the supported number of virtual LAN identifiers), network protection and restoration as well as network and service management (provisioning of Ethernet services, fault identification, and monitoring). This assessment is based on a real-case scenario of deploying an advance metropolitan gigabit Ethernet network from a network service provider in Greece, Attica Telecom.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,240 · 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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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