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Enregistrement W2563385979 · doi:10.4230/lipics.opodis.2015.3

Time to Change: On Distributed Computing in Dynamic Networks (Keynote)

2016· article· en· W2563385979 sur OpenAlexafffund
Nicola Santoro

Notice bibliographique

RevueDROPS (Schloss Dagstuhl – Leibniz Center for Informatics) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed systems and fault tolerance
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceCLARITYFocus (optics)Field (mathematics)Order (exchange)Data scienceDistributed computingNetwork topologyUbiquitous computingHuman–computer interactionComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In highly dynamic networks, topological changes are not anomalies but rather integral part of their nature. Such networks are becoming quite ubiquitous. They include systems where the entities are mobile and communicate without infrastructure (e.g. vehicles, satellites, robots, or pedestrian smartphones): the topology changes as the entities move. They also include systems, such as peer-to-peer networks, where the changes are caused by entities entering and leaving the system, They even include systems where there is no physical mobility at all, such as social networks. A vast literature on these dynamic networks has been produced in many different fields, including distributed computing. The several efforts to survey the status of the research and attempts to clarify and classify models and assumptions, have so far brought more valuable bibliographic data than order and clarity. Goal of this note is to ask questions that might bring author and readers to start to clarify some important research aspects and put some order in a sometimes confusing field. The focus here is entirely on distributed computing, specifically on its deterministic aspects.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0050,016
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,004

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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