Notice bibliographique
Résumé
At the time of writing (1Q06) most countries have a small number (2-6) of major cellular operators offering competing 2.5G and 3G cellular services. In addition, there is a much larger number of operators of WiFi networks. In some cases, a major cellular operator, for example, Deutsche Telekomm and British Telecom, also offers a WiFi service. In other cases, WiFi services are provided by a proliferation of smaller network operators, such as restaurants, laundromats, airports, railways, community associations and municipal governments. Many organizations offer WiFi free of charge as a hospitality service, for example, restaurants. Cellular services offer ubiquitous, low data rate communications for mobile computing and commerce, whereas WiFi offers higher data rates, but less ubiquitous coverage, with limitations on mobility due to business as opposed to technology reasons. Emerging networks for mobile computing and commerce include WiMAX and WiMobile (Wright, 2006), which offer higher data rates, lower costs and city-wide coverage with handoff of calls among multiple base stations. These new technologies may be deployed by the organizations that currently deploy cellular and WiFi networks, and also may give rise to a new group of competitive wireless network operators. This article identifies the capabilities needed for mobile computing and commerce and assesses their technology and business implications. It identifies developments in the wireless networks that can be used for mobile computing and commerce, together with the services that can be provided over such networks. It provides a business analysis indicating which network operators can profitably deploy new networks, and which network operators need to establish business and technology links with each other so as to better serve their customers. The resulting range of next generation service, technologies and network operators available for mobile computing and commerce is identified.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,061 | 0,046 |
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 ».