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Enregistrement W4281644697 · doi:10.22214/ijraset.2022.42620

IoT Based Emergency Button for Women Safety

2022· article· en· W4281644697 sur OpenAlexaff
Sanket Chikhale, Aniket Yadav, Faraz Shaikh, Prajakta Dounde, Ishwari Raskar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIoT and GPS-based Vehicle Safety Systems
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer securitySAFERInternet of ThingsALARMComputer scienceInternet privacyHome automationSafeguardWonderMeaning (existential)TelecommunicationsBusinessEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Fundamental to IoT is the instant collaboration that happens between these smart devices. The beauty behind having a network of interconnected devices is that they can all work together to provide real solutions that are much greater than the sum of their parts. IOT based products are always connected and constantly communicating with each other. They regularly exchange information using wired and wireless networks, which helps make our lives easier and safer. When IoT based smart home security systems are used to safeguard our home or possessions, it’s akin to having our favorite reliable friend dutifully watching over our home or pets in our absence. Except it’s actually way better than that, because unlike our well-meaning friend or neighbor, smart home security systems are always present and are ready to instantly alert us of any signs of danger. Smart products, like Nest Lab’s smoke and carbon monoxide alarm, sounds an alert when it detects high levels of CO, and then warns us of the location of the danger. It’s no wonder that Google acquired Nest Labs for a whopping $3.2 billion! Other companies like Canary offer connected smart home security systems that are now a part of a growing trend: using IoT technology to create safety solutions to protect what’s most valuable to us.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,492

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1470,031

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,311 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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