Towards a Social Internet of Things Enabled Framework for Supply Community Networks
Notice bibliographique
Résumé
Social Internet of Things (SIoT) is one of several emerging internet paradigms, signaling the inevitable fusion of Internet of Things with Social Networks. This paper demonstrates the feasibility of applying an existing SIoT framework to Supply Community Networks (SCN). a term we use to describe the changing pattern of supply chains whose morphology continues to evolve from traditional linear continuums, into ostensibly mesh-like structures. Specifically, we identify an appropriate SIoT architecture from current literature which was used as a basis for realizing the notion of SCN, where in this case the ‘members’ are autonomous objects (Supply Community Agents, or SCA) working on behalf of member organizations (suppliers, manufacturers, retailers, etc.) and whose generic object architecture we extended by specifying interfaces to various member functions that all such agents must possess to engage in the exchange of goods/services information and remittance one would expect whether part of a chain or as here, a network (or networks). We substantiate our claims of feasibility using stochastic MATLAB simulation of a baked-goods SCN scenario. Results showed that the modified SIoT framework exhibited the flexibility required by SCAs when operating as part of a Supply Community Network so that they can effectively discharge their responsibilities in delivering the services needed by other member agents of a SCN.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».