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Enregistrement W2339441887

Ontario Provincial Enforcement Reporting System

2015· article· en· W2339441887 sur OpenAlexaboutno aff
Junna Jiang, Taufiq Hasan, J Hudebine

Notice bibliographique

RevueTAC 2015: Getting You There Safely - 2015 Conference and Exhibition of the Transportation Association of Canada // ATC: Destination sécurité routière - 2015 Congrès et Exposition de l'Association des transports du Canada · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTraffic Prediction and Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDashboardEnforcementChristian ministryBusinessLaw enforcementIntelligent transportation systemTransport engineeringComputer securityEngineering managementComputer scienceDatabaseEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This document outlines Ontario Provincial Enforcement Reporting System (PERS) project in Ministry of Transportation (MTO) to provide the updated and improved intelligent reporting capability to MTO Regional Operations and Carrier Safety Enforcement Branch. The Business Intelligence (BI) dashboard is implemented for improved road user safety reporting. All of the vehicle inspections, impounds, and any applicable offense information can be found online using web based BI portal with the multi-dimensional data cubes. The approach and organizational changes of building intelligent information management system can be shared with other jurisdictions and benefit to other Provinces and Regions for accurate data mining with carrier safety.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0110,021
Études des sciences et des technologies0,0080,001
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0920,044

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,197 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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