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Enregistrement W4324118567 · doi:10.47611/jsrhs.v11i4.3379

Analysis on Blockchain Effectiveness Towards Protecting Renewable-Based Smart Power Grids

2022· article· en· W4324118567 sur OpenAlex
Brendan McQuilkin, Samuel Liburd

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

RevueJournal of Student Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensConestoga College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlockchainRenewable energyFirewall (physics)Smart gridComputer securityComputer scienceSAFERGridPower gridRisk analysis (engineering)Environmental economicsPower (physics)EngineeringBusinessElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-renewable energies have been increasingly destructive to the environment, and as a result, society has been seeking to replace these energies at a growing rate. Converting current non-renewable-based power grids to environmentally friendly smart energy grids has been identified as one of the most powerful ways to remove the reliance on non-renewable energies. However, failing to keep these new power grids efficient and secure will cause this concept to fail to become a reality. With a new energy management system, a new security system is also required. Some developing technologies such as blockchain and artificial intelligence have been identified as candidates for strong and efficient security protocols for smart grids. Analysis shows that blockchain technology can provide incredible defense against malicious tampering and data protection. Artificial intelligence can be trained to identify attacks before they become destructive. Along with these new technologies, concepts such as the firewall should be included due to their general effectiveness and efficiency. By utilizing both old and new security protocols, a safer, more efficient, and more reliable energy grid for the future can be created.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,399
Score d'incertitude au seuil0,886

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,322 · 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