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Enregistrement W2937913702 · doi:10.17722/ijme.v12i3.1074

Financial and Legal Obligations that appear from Internet Traffic - Technology of Information and Communication Kosovo Case

2019· article· en· W2937913702 sur OpenAlexvenueno aff
Kastriot Dërmaku, Ardian Emini, Ilir Gashi, Xhemshit Shala

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Management Excellence · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueICT Impact and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDuration (music)Call durationOperator (biology)BusinessTelecommunicationsThe InternetComputer sciencePartition (number theory)Computer securityWorld Wide WebMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this case study we have presented the comparison of the calls made by the clients to the telephone operator Y and the calls which have been transferred to the company responsible for the quiz through telephone calls. During this analysis we gathered calls from the Composite Call Data Record (CDR), the CDR partition is divided in two part, the CDR Originating part and the part of the CDR transit part.The part of the CDR Originating are as the showed following: Calling Party Number, Called Party Number, Date Fort Start Of Charge, Time For Start Of Charge, Time For Stop Of Charge and Chargeable Duration. The part of the CDR Transit part contains completely the same data that must be identical because it is the same call that additionally contains other information such as the name of the incoming route from which the call and outbound route or where the call came from is addressed by identifying its name. The data has been decoded by the hexadecimal system in the decade system to compare the numbers of calls, duration calls and time of calls. From the analysis that is done in this case study has come out there is a difference from the number of calls as well the duration of the calls that have been on the part of the customers to the operator Y and the calls directed by the operator Y in the contracting company X

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)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,207 · 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
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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