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Enregistrement W3074319202 · doi:10.1109/jrfid.2020.3016166

IEEE Council on Radio-Frequency Identification: History, Present, and Future Vision

2020· article· en· W3074319202 sur OpenAlexaff
Fei‐Yue Wang, Gisele Bennett, Nazanin Bassiri‐Gharb, Yidong Li, Jun Jason Zhang, Gregory D. Durgin, Shahriar Mirabbasi, Pui Yi Lau, Christopher R. Valenta, Francesco Amato, Thanunathan Rangarajan, Mohammad Alhassoun

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Radio Frequency Identification · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Research in Systems and Signal Processing
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)Identification (biology)Transformational leadershipComputer scienceRadio-frequency identificationTelecommunicationsCyber-physical systemPath (computing)Data scienceComputer securityPolitical sciencePublic relationsComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article summarizes the history and present state of the IEEE Council on Radio-Frequency Identification (CRFID). The aim, scope, and achievement of CRFID on technical & academic activities, publications, and membership services & education are highlighted, with focus on how CRFID commits and grows resources to achieve its goals for its technical communities. This article also provides the vision and path to the council's future, and on this path, CRFID is broadening the technological frontiers of IoT, Blockchain, Cyber-Physical Systems (CPS), Cyber-Physical Social Systems (CPSS), Digital Twins, Parallel Systems, Parallel Intelligence, and many other related enabling and transformational techniques.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,005

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeSans objet
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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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