Notice bibliographique
Résumé
It is incontrovertible that, with the ravages inflicted on the world by the Covid-19 pandemic, travel by air has been vastly reduced amidst strict quarantine measures imposed on passengers. The resuscitation of air services to the volume that existed in 2019 will not only take a long time but will also require new approaches to connectivity. Trading in air transport will involve more reliance on digital technology and platforms such as the Internet that would promote communication of data and relevant details of route structures and threats posed thereto. Artificial intelligence and the Internet will be essential in providing data and details in a timely manner for both States and their airlines to take effective measures against the spread of another pandemic, the occurrence of which scientists are saying is probable in the foreseeable future. Against this backdrop of ominous reality, the aviation community has no alternative but to lean heavily on spontaneity in the exchange of information to suspend or terminate air services that connect potential hotspots that are likely to spread a virus which infects a particular city and could settle in other cities that are connected by air. This article inquires into the relevance and applicability of technology and the role that the Internet could play in what some call The New Normal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,044 |
| Communication savante | 0,016 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».