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Enregistrement W2943622863 · doi:10.1109/mcom.2019.1800641

Crowd Management: The Overlooked Component of Smart Transportation Systems

2019· article· en· W2943622863 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

RevueIEEE Communications Magazine · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHuman Mobility and Location-Based Analysis
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComponent (thermodynamics)SAFERComputer scienceIntelligent transportation systemSmart cityManagement systemComputer securityAdvanced Traffic Management SystemBlock (permutation group theory)Transport engineeringRisk analysis (engineering)BusinessInternet of ThingsEngineeringOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Governmental, scientific, and industrial initiatives are developing a new era of smart transportation systems, ambitiously aimed at overcoming the limitations of current transportation infrastructures. These initiatives are designed to cooperate safer, efficient, eco-friendly, and enjoyable transportation for people and goods in large urban areas. However, current research on smart transportation systems has neglected a fundamental building block: smart crowd management. In a smart transportation system, the smart crowd management component will be demanded for identifying and controlling the congestion that can occur during commutes and routine travel. In this article, we discuss the incompleteness of current smart transportation system initiatives as they are not implementing a smart crowd management component. Moreover, we identify and discuss the basic steps for the design of solutions for smart crowd management, as well as the main challenges that must be addressed. Finally, we provide future research directions for the design of smart crowd management solutions and infrastructures for smart transportation systems.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,887
Score d'incertitude au seuil0,784

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,264 · 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