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Enregistrement W3030120759 · doi:10.1109/iciea49774.2020.9102080

Feasibility of Internet of Things and Agnostic Blockchain Technology Solutions: A Case in the Fisheries Supply Chain

2020· article· en· W3030120759 sur OpenAlexaffabout
Adrián E. Coronado Mondragón, Christian E. Coronado Mondragon, Etienne S. Coronado

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensProfessional Engineers OntarioMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlockchainInteroperabilityScalabilitySupply chainComputer scienceArchitectureInternet of ThingsThe InternetSupply chain managementWork (physics)Computer securityBusinessWorld Wide WebDatabaseMarketingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Along with Internet of Things -IoT-, distributed ledger/blockchain technology can provide substantial benefits to the management of supply chains. However the adoption of blockchain-based solutions may face substantial challenges such as scalability, which happens when several parties have to access and record information in a single blockchain. The use of two or more blockchains may help to mitigate such problem but it may require the use of an alternative architecture that enables interoperability. This work investigates the feasibility of adopting an agnostic blockchain architecture based on the particularities of the supply chain commonly found in the fisheries sector. A case in the fisheries sector in Atlantic Canada, characterized for the capture of different species destined for markets worldwide, is used to explore the adoption of an agnostic blockchain architecture. Emerging concepts such as agnotic blockchain applied to the supply chains of perishable goods may open the door to the development of innovative solutions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,217 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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