Articulated private networks in UCLP
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to illustrate the advantages of using the UCLP software for network operators, advanced and regular end users in the research networking community. Design/methodology/approach – This paper provides an example of the deployment of UCLP in the GÉANT2/National Research and Education Networks (NRENs) scenario, and compares how network operators, advanced users and regular end users would do their work, with and without UCLP. Findings – The paper provides high‐level technical information about UCLP as well as depicting the drivers for its use in the European research networking community. Research limitations/implications – This paper does not explain the details of the deployment of the software in the GÉANT2/National Research and Education Networks (NRENs) scenario, it just explains the benefits that the deployment of the software would provide. If the deployment was to be done today, some improvements to UCLP should be done, as well as support for more equipment vendors should be added. Practical implications – UCLP could provide more flexibility to the e‐science community if it was deployed over the European research networking infrastructure, because it would isolate network users from each other while providing them an unprecedented degree of control over the network. Originality/value – Nowadays, several control/management solutions for networks exist, but none that is capable of partitioning a physical network into slices and handoff its management to the users, like UCLP does. This is the first UCLP paper that studies a hypothetical deployment of UCLP in the European research networking scenario, and evaluates the drivers and implications of such a deployment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».