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Enregistrement W2917110949 · doi:10.1177/1550147719829960

Case studies of communications systems during harsh environments: A review of approaches, weaknesses, and limitations to improve quality of service

2019· review· en· W2917110949 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Distributed Sensor Networks · 2019
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Security and Resilience
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceRisk analysis (engineering)Strengths and weaknessesCommunications systemQuality (philosophy)Service (business)Computer securityQuality of serviceTelecommunicationsBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The failure of communications systems may cause catastrophic damage to human life and economic activities as people are unable to communicate with each other in a timely manner and with a convenient quality of service. Therefore, the exchange of information is more than necessary for people in their everyday life or during harsh environments to prevent the death and injury of thousands of individuals. The study of communications systems behavior in harsh environments helps to design or select more resilient technologies that are capable of operating in challenging conditions. This article reviews existing approaches, major causes of failure, and weaknesses of communications systems during extreme events. First, we highlight the importance of communications systems, and then we examine related works, how communication may fail, and the effect of this failure on human life in general and during extreme events response. Furthermore, we study and analyze how communications are used during various stages of extreme events, and we identify the main weaknesses and limitations that communications systems may suffer based on many case studies. To conclude, we identify and discuss relevant attributes, requirements, and recommendations for communications systems to perform with a suitable quality of service during harsh environments and to reduce risks of communication failure in challenging conditions.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,336
Score d'incertitude au seuil0,848

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,185 · 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