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Enregistrement W4245460010 · doi:10.1145/1868497

Proceedings of the 8th ACM international workshop on Mobility management and wireless access

2010· paratext· en· W4245460010 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeparatext
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIPv6, Mobility, Handover, Networks, Security
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobePresentation (obstetrics)Computer scienceTelecommunicationsMobility managementWireless networkWirelessLibrary scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is our great pleasure to welcome you to the 8th ACM International Symposium on Mobility Management and Wireless Access -- MobiWac '10 in Bodrum, Turkey. Following the successful previous events in Fort Worth (TX), Philadelphia (PA), Maui (Hawaii), Torremolinos (Spain), Chania (Greece), Vancouver (Canada) and Tenerife (Spain), this year's symposium continues the tradition of being a premier forum for presentation of research results and experience reports on leading edge issues of mobility and wireless access, including models, systems, applications, and theory. The mission of the symposium is to share novel mobility management and wireless network solutions and identify new directions for future research and development. MobiWac gives researchers and practitioners a unique opportunity to share their perspectives with others interested inthe various aspects of Mobile and Wireless Systems. The call for papers attracted 36 submissions from around the globe. The program committee accepted 14 regular papers, which represents an acceptance rate of 39%. These papers cover a variety of topics, including next generation access control models, engineering and analysis techniques for access control policies and models, and resource management. The program committee further accepted 4 papers as short papers. All submissions were fully peer reviewed. We hope that these proceedings will serve as a valuable reference for mobile and wireless systems researchers and developers.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,512
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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