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Enregistrement W3121382405 · doi:10.1145/3445788

Blockchain in eCommerce

2021· article· en· W3121382405 sur OpenAlexaff
Sabah Mohammed, Jinan Fiaidhi, Carlos Ramos, Tai-hoon Kim, Wai Chi Fang, Tarek Abdelzaher

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Internet Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlockchainPaymentComputer scienceSupply chainE-commerceCryptocurrencyComputer securityBusinessCommerceWorld Wide WebMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As blockchain technology is becoming a driving force in the global economy, it is also gaining critical acclaim in the e-commerce industry. Both the blockchain and e-commerce are inseparable as they involve transactions. Blockchain protect transactions and e-commerce activities rely on them. Blockchain technology enables a decentralized marketplace to support important business activities like secure payments, managing the supply chain and reducing the fraud to mention few. In this special issue editorial we are introducing 11 research articles in this hot area of research that were selected by our reviewers from over than 250 submissions. As blockchain technology is becoming a driving force in the global economy, it is also gaining critical acclaim in the e-commerce industry. Both the blockchain and e-commerce are inseparable as they involve transactions. Blockchain protect transactions and e-commerce activities rely on them. Blockchain technology enables a decentralized marketplace to support important business activities like secure payments, managing the supply chain and reducing the fraud to mention few. In this special issue editorial we are introducing 11 research articles in this hot area of research that were selected by our reviewers from over than 250 submissions.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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