MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2142080841 · doi:10.3390/s131013402

GeoCENS: A Geospatial Cyberinfrastructure for the World-Wide Sensor Web

2013· article· en· W2142080841 sur OpenAlexafffund
Steve Liang, Chih‐Yuan Huang

Notice bibliographique

RevueSensors · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueData Management and Algorithms
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesJet Propulsion LaboratoryCanarieMicrosoft Research
Mots-clésCyberinfrastructureSensor webGeospatial analysisComputer scienceArchitectureWeb Coverage ServiceWorld Wide WebWeb serviceProcess (computing)Web mappingData scienceWeb modelingRemote sensingGeographyTelecommunicationsKey distribution in wireless sensor networks

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The world-wide sensor web has become a very useful technique for monitoring the physical world at spatial and temporal scales that were previously impossible. Yet we believe that the full potential of sensor web has thus far not been revealed. In order to harvest the world-wide sensor web's full potential, a geospatial cyberinfrastructure is needed to store, process, and deliver large amount of sensor data collected worldwide. In this paper, we first define the issue of the sensor web long tail followed by our view of the world-wide sensor web architecture. Then, we introduce the Geospatial Cyberinfrastructure for Environmental Sensing (GeoCENS) architecture and explain each of its components. Finally, with demonstration of three real-world powered-by-GeoCENS sensor web applications, we believe that the GeoCENS architecture can successfully address the sensor web long tail issue and consequently realize the world-wide sensor web vision.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 GPT0,220
Écart entre enseignants0,211 · 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
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

Citations39
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSensorsMême sujetData Management and AlgorithmsTravaux en français237 207