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Enregistrement W2970038022 · doi:10.23723/1301:2019-2/26027

Focalisation des ondes radio pour un Internet des objets efficace en énergie

2019· article· fr· W2970038022 sur OpenAlexaboutno aff
Dinh-Thuy Phan-Huy

Notice bibliographique

RevueEntrepôt pour orphelin · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueSatellite Communication Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhysicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

7 Z REE N°2/2019 LES GRANDS PRIX 2018 DE LA SEE Les defis de la 5e Generation (5G) de reseaux Au debut des annees 2010, l’industrie des reseaux sans fil est en alerte et anticipe un deferlement massif de plusieurs dizaines de milliards d’objets p urs deferleme nnectes a l’horizon des annees 2020 [1]. C’est dans ce contexte alarmant conne C’est d zon des annees que demarre le projet europeen METIS 2020 sur la 5G [2] et que les prin qu sur la et europeen METIS - cipaux operateurs de reseaux mobiles du monde quantifient les objectifs a nde quan eseaux mobiles du atteindre par la future 5G : : « La 5G devrait supporter 1 000 fois plus de trafic dans les 10 prochaines fois plus de e trafic dans 0 p 1 000 fois annees, avec la moitie de la consommation d’energie dans tout le reseau mation d d’energie d out le de la c qui est aujourd’hui consommee typiquement, dans les reseaux d’aujourd’hui. nt, dan ans les res d’aujo mmee typiquement, d Ceci necessite que l’efficacite energetique soit amelioree d’un facteur 2000 meliore eli n facteur energetique soit am dans les dix prochaines annees » [3]. 3] Le cahier des charges

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 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,487
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1180,295

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,216 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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