Evaluation of IoT Measurement Solutions from a Metrology Perspective
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.
Notice bibliographique
Résumé
To professionally plan and manage the development and evolution of the Internet of Things (IoT), researchers have proposed several IoT performance measurement solutions. IoT performance measurement solutions can be very valuable for managing the development and evolution of IoT systems, as they provide insights into performance issues, resource optimization, predictive maintenance, security, reliability, and user experience. However, there are several issues that can impact the accuracy and reliability of IoT performance measurements, including lack of standardization, complexity of IoT systems, scalability, data privacy, and security. While previous studies proposed several IoT measurement solutions in the literature, they did not evaluate any individual one to figure out their respective measurement strengths and weaknesses. This study provides a novel scheme for the evaluation of proposed IoT measurement solutions using a metrology-coverage evaluation based on evaluation theory, metrology principles, and software measurement best practices. This evaluation approach was employed for 12 IoT measure categories and 158 IoT measurement solutions identified in a Systematic Literature Review (SLR) from 2010 to 2021. The metrology coverage of these IoT measurement solutions was analyzed from four perspectives: across IoT categories, within each study, improvement over time, and implications for IoT practitioners and researchers. The criteria in this metrology-coverage evaluation allowed for the identification of strengths and weaknesses in the theoretical and empirical definitions of the proposed IoT measurement solutions. We found that the metrological coverage varies significantly across IoT measurement solution categories and did not show improvement over the 2010–2021 timeframe. Detailed findings can help practitioners understand the limitations of the proposed measurement solutions and choose those with stronger designs. These evaluation results can also be used by researchers to improve current IoT measurement solution designs and suggest new solutions with a stronger metrology base.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle