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Enregistrement W2066844082 · doi:10.1109/mvt.2011.940792

An Open-Source Archiving System

2011· article· en· W2066844082 sur OpenAlexaff
Theodore S. Rappaport, James N. Murdock, David G. Michelson, Rebecca S. Shapiro

Notice bibliographique

RevueIEEE Vehicular Technology Magazine · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWireless Networks and Protocols
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWirelessChannel (broadcasting)Computer scienceData collectionData scienceSet (abstract data type)Telecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Establishment of a Web-based repository for wireless multipath channel measurement data would make it possible for the researchers to pool their datasets to yield more reliable or broadly applicable results or to extract additional value from data that may have been collected for other purposes. It would also allow the validity of models derived from certain data sets to be more easily tested against other data sets than at present. Moreover, ongoing developments in Web technologies will greatly add to the capabilities of such repositories in the coming years. While the wireless community would greatly benefit from the establishment of such a repository for channel measurement data, account must be taken of the significant differences between wireless channel-response data and data collected in other scientific fields. A particu ar challenge is to ensure that essential details concerning the measurement equipment used to collect the data, the manner in which the equipment was calibrated and verified, the data collection procedure, and details of the environment in which the data were collected are adequately documented and linked to the channel response data. Nevertheless, it seems likely that the return from such a wireless channel-response data repository would justify the effort required to set up and maintain it.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,553

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0080,007
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1650,244

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations12
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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