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Enregistrement W2999307216 · doi:10.1109/access.2020.2965557

Smart City Response to Homelessness

2020· article· en· W2999307216 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Parking Systems Research
Établissements canadiensMcGill UniversityLakehead University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceHeuristicPovertyGovernment (linguistics)Smart cityComputer securitySubject (documents)Artificial intelligenceInternet of ThingsEconomic growthEconomicsWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The smart city is a concept of utilizing digital technologies to improve and enhance the lives of a city's inhabitants. This concept has been the subject of increasing interest over the past few years. However, most studies address improving aspects of a city's infrastructure, such as information security, privacy, communication networks, government, and transportation. Noticeably absent from the subject matter of these studies are social problems, such as poverty and homelessness. In this paper, we explore how technology can be harnessed to mitigate homelessness. We introduce eight novel heuristic algorithms that create a desirable homeless-to-housing assignment with regards to homeless individuals' characteristics and the nature of services. We discuss the efficiency of each of the algorithms through simulations. Our best performing algorithm obtains 92% accuracy in comparison to the optimal solution and 99.7% fairness. The algorithms are compared in terms of execution time, solution accuracy, fairness, and the relative difference with the optimal solution of this NP-hard problem.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,846

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,001

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,256 · 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