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Enregistrement W4362704842 · doi:10.36227/techrxiv.22346389.v1

XV: The eXtended meta-uni-omni-Verse: Introduction, Taxonomy, and State-of-the-Art

2023· preprint· en· W4362704842 sur OpenAlexaff
Yuan Yu, Fabrizio Lamberti, Ruck Thawonmas, Filippo Gabriele Prattic`o

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRobotics and Automated Systems
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetaverseJargonTerminologyTaxonomy (biology)Virtual realityComputer scienceState (computer science)EpistemologySociologyWorld Wide WebHuman–computer interactionLinguisticsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The term ”Virtual Reality’‘ (VR) has been in use since 1938, but the recent barrage of jargon, confusing new terminology, and the hype around VR and a plethora of related realities (AR, MR, etc.) have made it necessary to bring some order to the ”Realities’‘; in fact, it has been largely recognized that there are a lot of ”grey’‘ areas between the Realities, making it desirable to embrace an overarching vision. Throughout the world, many have chosen to use the framework of eXtended Reality (XR) as this unifying overarching concept to interpolate between the ”Realities’‘ and to eXtrapolate beyond them. Together with XR, there is also XI (eXtended Intelligence) for which the IEEE has convened the Council on eXtended Inteligence, or CXI. A related concept is the metaverse, i.e. shared VR, introduced in 1974 as ”Metavision’‘ and ”Metaveillance’‘ and recently popularized by Facebook. In this paper we propose XV as an overarching term, concept, and taxonomy for shared (social) XR across all of the ”Verses’‘, including the universe (physical reality, i.e. ”atoms’‘), the metaverse (virtuality, i.e. ”bits”), the omniverse and multiverse, etc. We also briefly outline the state-of-the-art in the various realties and verses covered by XV.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0120,016
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,007

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,174 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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