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Enregistrement W2096882815 · doi:10.1109/tpds.2006.125

Localized Communication and Topology Protocols for Ad Hoc Networks-Part II: A Preface to the Special Section

2006· article· en· W2096882815 sur OpenAlexaff
Stephan Olariu, David Simplot‐Ryl, Ivan Stojmenović

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputer networkWireless ad hoc networkTopology controlDistributed computingNetwork topologyWireless sensor networkMobile ad hoc networkNode (physics)Overhead (engineering)Quality of serviceUnicastNeighbor Discovery ProtocolRouting (electronic design automation)Routing protocolKey (lock)Wireless networkKey distribution in wireless sensor networksWirelessTelecommunicationsNetwork packetThe InternetComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

1 THE SCOPE WE are very proud and honored to have been entrusted to guest edit this special section. The main goal was to put together a strong issue emphasizing quality and relevance to current interests in this important field. Papers were sought to cover comprehensively the algorithmic issues in the “hot” area of ad hoc and sensor networking. The concentration was on the network layer problems which can be divided into two groups: data communication and topology control problems. In data communication problems, such as routing, quality-of-service routing, geocasting, multicasting, and broadcasting, the primary goal is to fulfill a given communication task successfully between nodes in an ad hoc network. The secondary task is to minimize the communication overhead and power consumption given that in the vast majority of applications nodes run on batteries. Topology control problems are further subdivided into neighbor discovery and network organization problems. In the neighbor discovery problem, the problem is to detect neighboring nodes located within transmission range. In the network organization problem, each node should decide what communication links to establish with neighboring nodes (an example is the Bluetooth scatternet formation problem), and what power management schemes to adopt (examples are “sleep” period operations and adjusting transmission ranges). Due to their theoretical challenges and myriads of practical applications, wireless sensor networks are emerging as one of the priority research and development areas. The applications of sensor networks are envisioned primarily for monitoring the environment (e.g., motion detection, chemicals, temperature) or as key components in embedded systems (e.g., biomedical sensor engineering). This special section also sought submissions on this “hot” topic, including problems such as: physical properties, sensor training, security through intelligent node cooperation, medium access, sensor area coverage with random and deterministic placement, object location, sensor position determination, energy efficient broadcasting and activity scheduling, routing, connectivity, data dissemination and gathering, sensor centric quality of routing, path exposure, tree reconfiguration, topology construction, and transport layer. The main paradigm shift is to apply localized schemes as opposed to existing protocols requiring global information. Localized algorithms are distributed algorithms where simple local node behavior achieves a desired global objective. Localized protocols provide scalable solutions, that is, solutions for wireless networks with an arbitrary number of nodes, which is the main goal of this plan. Sensor and rooftop/mesh networks, for instance, have hundreds or thousands of nodes.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,017

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations2
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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