Notice bibliographique
Résumé
Climate-related catastrophes and wars are leaving people in need of aid. The main obstacle in providing help to people in need is the lack of trust in aid processes. Donors and charity organizations want to make sure that funds and materials gathered reach the intended destinations. The lack of proof leads to a general sentiment of waste, corruption and misuse, which undermines aid efforts. Blockchain technology injects trust into the business transactions through impeccable record keeping and fulfils the lack of trust problem in aid delivery. However, our review of relevant literature indicates that a delivery assurance framework that covers major aspects of providing a blockchain-based solution to aid delivery is absent. In this thesis, we propose a novel blockchain-based transparent delivery framework for creating solutions that record and share data on the interaction of business participants involved in a delivery process. This framework is novel as it creates solutions that include handover and monitoring aspects of the delivery business and adds several benefits that come with the blockchain technology. This delivery assurance framework also provides complete guidance as it answers several key questions such as “How can we use blockchain technology to solve problems?” and “How can we make sure the solutions are financially viable and acceptable?” Our simulation study validates the applicability of our framework and the solution we created using the framework. Further, the validation we received from an industry expert strongly suggests that a solution developed with our framework is applicable in industry. This thesis presents the development of the framework along with details on the design and execution of our simulations, including the raw data, data enhancement processes, tools, data structures, smart contract code, load testing methodology and the eventual analysis of the simulation results.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».