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Enregistrement W4377018795 · doi:10.1109/mcom.2023.10129039

Global Communications Newsletter

2023· article· en· W4377018795 sur OpenAlexaff
Miguel Elias M. Campista, Igor M. Moraes, Luís Henrique M. K. Costa, Yacine Ghamri-Doudane, Víctor P. Gil Jiménez, Gunther Karger, Yessica Sáez

Notice bibliographique

RevueIEEE Communications Magazine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSatellite Communication Systems
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLatin AmericansPrivilege (computing)GlobeLibrary scienceGeographyPolitical scienceComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From November 30 to December 02 2022, the IEEE Latin-American Conference on Communications (LATINCOM) returned to Brazil for its fourteenth edition. LATINCOM was held in the wonderful city of Rio de Janeiro, which had the privilege to offer attendees all its fantastic beauties comprising landscapes with a series of green mountains cascading down to the coast. LATINCOM's journey to Rio de Janeiro started in Medellín, Colombia, in 2009, Bogotá, also in Colombia, in 2010. It first appeared in Brazil, Belém, in 2011. Then it moved to Cuenca, Ecuador, in 2012, Santiago, Chile, in 2013, Cartagena de Indias, Colombia, in 2014, Arequipa, Peru, in 2015, Medellin, Colombia, in 2016, Guatemala City, Guatemala, in 2017, and Guadalajara, Mexico, in 2018. LATINCOM was held for a second time in Brazil, in Salvador, 2019. The conference was forced to go online in 2019, hybrid in 2021, in Santo Domingo, Dominican Republic, and then finally returning to the face-to-face format in 2022, in Rio de Janeiro. This brought to the 14th edition a remarkable characteristic, as it represented the return to in-presence conferences after the Covid-19 outbreak. LATIN-COM is held annually and attracts submissions and participants from around the globe. In 2022, the program was organized in three intensive days, including four keynote speeches, four tutorials, two workshops, and 16 technical sessions.

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), Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,942
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
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0050,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,011

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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