Designing a mobile device automatic detector to support mobile librarysystems
Notice bibliographique
Résumé
Content providers cannot ensure that digital material will be reformatted and accessed by any mobile device correctly, due to mobile device limitations. A mobile device automatic detector can provide accurate information about devices accessing mobile library systems. This information can be used to properly render content for the specific device. This chapter proposes an approach to designing a detector that will support mobile library systems so as to render web content dynamically and adaptively. The overall architecture of the detector is also discussed in this chapter and follows from a simple experimental study to evaluate the design proposed here. Introduction The rapid adoption of mobile devices with internet capabilities has allowed users to work or study at any time, in any place (Motiwalla, 2007). There have also been descriptions of implementations of library access via mobile devices (Needham and Ally, 2008; Yang et al., 2006). However, there are many limitations to mobile devices, which greatly restrict the relevant applications of mobile technology (Ally et al., 2006; Kojiri et al., 2007). Although some content providers have designed purposely digital material for mobile learning, providers cannot ensure that content is able to be correctly reformatted and accessed by any mobile device. This is due to the diverse characteristics among devices, which are not taken into account by most ubiquitous learning systems (Yang, 2007; Motiwalla, 2007). Some early attempts made effective use of proxy servers (Cheung et al., 2007) In any case, either with proxies or by other detection methods, it is essential to provide adaptive content based on the characteristics of mobile learners and mobile devices. In this chapter an automatic mobile device detector for mobile library systems is proposed to support content designers. This detector will provide adaptive content based on the capabilities of different mobile devices. This investigation concerns and is limited to the characteristics of the mobile devices. Learners’ characteristics may also affect adaptive content. The aim of this research is to construct an architecture that detects features of mobile devices, create RDFS (Resource Description Framework Schema) formatted mobile device profiles and provide content designers with services that are relevant to the mobile device profile. Constructing the mobile device profile is a great challenge for mobile library systems, the most difficult part being the immediate and accurate collection of mobile device features when content is accessed via the world wide web.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,006 |
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 ».