Local Extremes of Selected Industry 4.0 Indicators in the European Space—Structure for Autonomous Systems
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.
Notice bibliographique
Résumé
In the past, the social and economic impacts of industrial revolutions have been clearly identified. The current Fourth Industrial Revolution (Industry 4.0) is characterized by robotization, digitization, and automation. This will transform the production processes, but also the services or financial markets. Specific groups of people and activities may be replaced by new information technologies. Changes represent an extreme risk of economic instability and social change. The authors described available published sources and selected a group of indicators related to Industry 4.0. The indicators were divided into five groups and summarized by negative or positive impact. The indicators were analyzed by precedence analysis. Extremes in the geographical dislocation of factor values were found. Furthermore, spatial dependencies in the distribution of these extremes were found by calculating multiple (long) precedencies. European countries were classified according to individual groups of indicators. The results were compared with the real values of the indicators. The indicated extremes and their distribution will allow to predict changes in the behavior of the population given by changes in the socio-economic environment. The behavior of the population can be described by the behavior of autonomous systems on selected infrastructure. The paper presents research related to the creation of a multiagent model for the prediction of spatial changes in population distribution induced by Industry 4.0.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle