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Enregistrement W3112254123 · doi:10.1109/syscon47679.2020.9275921

BC Tree Fruit System-of-Systems Information Architecture (Initial Design and Review)

2020· article· en· W3112254123 sur OpenAlexaff
Donovan Bach, Youry Khmelevsky, Svan Lembke, Lee Cartier

Notice bibliographique

Revue2020 IEEE International Systems Conference (SysCon) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBig Data and Business Intelligence
Établissements canadiensOkanagan College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRevenueArchitectureComputer scienceTree (set theory)Systems architectureInformation systemSystems designDatabaseBusinessSoftware engineeringEngineeringMathematicsGeography

Résumé

Precision agriculture (PA) technology used by growers can be an intimidating [1], complex [2] and at times frustrating [3] tool. In this paper we propose a high-level information architecture for the BC Tree Fruit industry to support 800 growers operating orchards that generate about $130 million in wholesale revenue and contribute $900 million in economic activity, directly employing about 1,500 persons per year <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">1</sup> . The initial concept we propose involves: (1) design of a highlevel information system (IS) prototype to facilitate replacing the recording of records on paper and in-home databases with unified digital records; (2) design a digital database with appropriate access controls to facilitate appropriate data ownership; (3) a reporting system design consisting of a decision support system (DSS) or a system-of-systems (SoS), including business intelligence systems (BIs). By facilitating greater adoption of PA technologies growers can realize benefits including lowered costs [3] and the ability to adapt more readily to environmental conditions through water savings [4]. Additionally, by implementing this solution with industry partners in BC costs and knowledge can be shared.

Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Le tri à trois modèles

les 5 600 travaux triés →

Les trois modèles l'ont jugé hors champ.

strate : aff_core · poids de sondage : 5595.24 (l'échantillon est stratifié ; tout taux calculé sans le poids est faux)
Claude Opus 4.8OUT
genre : infrastructure/announcement
porte sur le Canada: non
confiance: medium

Proposed information architecture for the BC tree fruit industry; agricultural business infrastructure, not research infrastructure.

GPT-5.6 (high)OUT
genre : conceptual
porte sur le Canada: non
confiance: high

The paper designs an agricultural information architecture for growers rather than studying research infrastructure.

Grok 4.5OUT
genre : infrastructure/announcement
porte sur le Canada: non
confiance: medium

Proposed information architecture for BC tree-fruit industry precision agriculture; grower industry systems, not research infrastructure as object of study.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,006

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,196 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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