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Enregistrement W2161147255 · doi:10.1145/1161089.1161127

Low-cost communication for rural internet kiosks using mechanical backhaul

2006· article· en· W2161147255 sur OpenAlexaff
Aaditeshwar Seth, Darcy Kroeker, Matei Zaharia, Shimin Guo, Srinivasan Keshav

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpportunistic and Delay-Tolerant Networks
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInteractive kioskBackhaul (telecommunications)The InternetComputer scienceComputer networkTelecommunicationsArchitectureComputer securityInternet accessWirelessWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rural kiosks in developing countries provide a variety of services such as birth, marriage, and death certificates, electricity bill collection, land records, email services, and consulting on medical and agricultural problems. Fundamental to a kiosk's operation is its connection to the Internet. Network connectivity today is primarily provided by dialup telephone, although Very Small Aperture Terminals (VSAT) or long-distance wireless links are also being deployed. These solutions tend to be both expensive and failure prone. Instead, we propose the use of buses and cars as "mechanical backhaul" devices to carry data to and from a village and an internet gateway. Building on the pioneering lead of Daknet [15], and extending the Delay Tolerant Networking Research Group architecture [24], we describe a comprehensive solution, encompassing naming, addressing, forwarding, routing, identity management, application support, and security. We believe that this architecture not only meets the top-level goals of low cost and robustness, but also exposes fundamental architectural principles necessary for any such design. We also describe our experiences in implementing a prototype of this architecture.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations231
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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