Notice bibliographique
Résumé
The ever increasing market penetration of smart-phones, tablets, and netbooks, along with the ubiquitous availability of wireless networks are deeply influencing the way people live, work, interact, and socialize. However, the broad popularity and diffusion of innovative services and applications tailored at mobile users is also raising challenging research issues that require us to rethink available mobile technology solutions to meet the emerging needs of a broader and ever growing user base. The goal of MoWNet is to bring together researchers and scientists to present and discuss advances on selected topics in Mobile & Wireless Networking. The conference aims to address recent research results and to present their methodologies, models, technologies, systems, tools, applications, work in progress and experiences. Following MoWNet'2016, MoWNET'2014, MoWNet'2013, iCOST'2012 and iCOST'2011 which were held in Cairo/Egypt, Rome/Italy, Montreal/Canada, Avignon/France and Shanghai/China, respectively, MoWNet'2017 will be held in Avignon, France, during May 17-19, 2017. The MoWNet'2017 technical program will deliver high quality technical papers that have been reviewed and selected by an international program committee.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,088 | 0,070 |
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 ».