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Enregistrement W4246799216 · doi:10.4018/978-1-61520-611-7.ch085

Mobile Telephony as a Universal Service

2010· book-chapter· en· W4246799216 sur OpenAlexaff
Ofir Turel, Alexander Serenko

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2010
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueICT Impact and Policies
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessTelecommunicationsRevenueOrder (exchange)Customer baseService providerService (business)Quality of serviceTelephonyMobile telephonyMobile serviceMarketingQuality (philosophy)Computer scienceFinanceMobile radio

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The opening quote nicely conceptualizes one of the most difficult challenges managers and regulators in the telecommunications sector face. While such individuals are not, for the most part, concerned with world-safety, they do need to address similar diversity issues in order to be profitable and to provide true universal services (i.e., reasonably priced, high quality telecommunication services to everyone who wishes to use them). Similarly to John F. Kennedy, managers and regulators understand that one-service or set of regulations that fits all may not be a wise strategy. Rather, their offerings and regulatory mechanisms are always flexible, and they cater to a heterogonous subscriber market. While wireless service providers do try to cater to different market segments by offering a variety of service packages, regulators often employ a single set of regulations that serve the entire market. On the one hand, organizations offering mobile services to individuals attempt to segment the market to maximize various performance factors, such as usage airtime, revenues, and customer base. On the other hand, policies should be in place to avoid the discrimination of specific less profitable customer categories. In fact, in the 21st century, mobile telephony has become so critical for the well-being of millions of people that it is vital to ensure the fairness of mobile services delivery.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,937
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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