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Enregistrement W4241415638 · doi:10.1108/ijpcc-02-2021-177

Guest editorial

2021· editorial· en· W4241415638 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Pervasive Computing and Communications · 2021
Typeeditorial
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInternet of Things and AI
Établissements canadiensBrandon University
Organismes subventionnairesNational University of Singapore
Mots-clésComputer scienceComputer graphics (images)Human–computer interaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Special issue on next generation of pervasive computing and IoT systemsThe pervasive computing and internet of things (IoT) communities examine similar problems and face similar challenges.Some might argue that pervasive computing focuses more on HCI issues, while IoT focuses more on connecting the devices, yet both communities share largely overlapping technical interests and goals.[AQ2]Both are interested in issues beyond just technology, such as privacy, security and ethics and both are pursuing similar use cases.Ebling, thus, encourages the two communities to join forces and work together to achieve common goals.Today, the infrastructure needed to support pervasive computing and the IoT faces unprecedented challenges as entirely new classes of applications and systems emerge.For example, pervasive systems designed to augment human cognition with tasks such as face recognition must operate at "superhuman speeds," delivering insights to help with human decision-making within very strict and narrow time limits.Similarly, the emergence of pervasive video analytics demands the processing of very large volumes of video data in near-real-time.In general, the field of pervasive computing is rapidly changing in the face of major advances in sensing, data processing techniques and wearable computing.The articles collected in this special issue:The IoT-based smart irrigation system designed with various sensors to collect farm field data and stored all the data in the cloud for scheduling the irrigation (Mannar Mannan J et al.); Proposed novel feature selection approach in combination with the machinelearning algorithm which can early predict the chronic disease with utmost accuracy (Hegde, S et al.);The purpose of this paper is to provide performance analysis for four-state tandem open queue network and a governing equation is formulated with the help of a transition diagram (Priya, B et al.);The novel approach in this paper is used to study the hybrid ABC-DT classifier and compare the performance against three well-known classifiers such as PSO-KM, SVM and K-NN (Jesuretnam, J.B et al.);The reticulum perception is that the methods which examine and determine the scheme of contact on unearths toward the number of dangerous and perchance fateful interchanges occurring toward the system (Sreeram, G et al.);The security levels of the proposed model are compared with the existing models and provide a better performance using the Key Distribution Centre (Anbu Malar et al.);

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0070,003
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,304 · 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