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Enregistrement W2527077521 · doi:10.12785/ijcds/050101

Introduction to Special Issue on: Mobile Applications

2016· article· en· W2527077521 sur OpenAlexfundno aff
and Wael El-Medany M. Eltoweissy

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Computing and Digital Systems · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile and Web Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Putra MalaysiaThompson Rivers UniversityGuangdong University of Petrochemical TechnologyUniversity of Nebraska-LincolnUniversiti Teknikal Malaysia MelakaCisco SystemsCentral Michigan UniversityEastern Kentucky UniversityMadurai Kamaraj UniversityNational Chengchi UniversityCity University of Hong Kong
Mots-clésComputer scienceSystems engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Preamble: This is the second special issue of the International Journal of Computing and Digital Systems (IJCDS) that focuses on mobile applications, and publishes selected papers from the 2nd International Workshop on Mobile Applications (MobiApps 2015), 24-26 August 2015, Rome, Italy.MobiApps 2015 was held in conjunction with the 12th International Conference on Mobile Web and Intelligent Information Systems (MobiWIS 2015), and the 3rd International Conference on Future Internet of Things and Cloud (FiCloud 2015) [1,2].The first special issue on mobile applications has been published in July, 2015 [3,4].In the MobiApps 2015 workshop the technical committee accepted 7 papers from all submitted papers covering a wide range of topics related to the theme of mobile applications and mobile technologies [5][6][7][8][9][10][11]. From these papers, 4 have been selected to be submitted as extended versions in the special issue on mobile applications in the IJCDS journal [5][6][7][8], in addition to another four papers selected from normal submission to the IJCDS journal [12][13][14][15].

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,463

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1380,101

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,250 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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