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Enregistrement W4387448769 · doi:10.1109/tnsm.2023.3315095

Guest Editors’ Introduction: Special Section on Robust and Reliable Networks of the Future

2023· article· en· W4387448769 sur OpenAlexafffund
Massimo Tornatore, Teresa Gomes, Carmen Mas Machuca, Eiji Oki, Chadi Assi, Dominic Schupke

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Network and Service Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware-Defined Networks and 5G
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaUniversity of California, DavisUniversity of WaterlooNational Science Foundation
Mots-clésComputer scienceCloud computingVirtualizationSoftware-defined networkingSpecial sectionDistributed computingConvergence (economics)Network virtualizationThe InternetComputer networkInternet of ThingsTelecommunicationsComputer securityWorld Wide WebOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Special Section features research contributions in the area of robust and reliable networks of the future. Modern network infrastructures must support a growing demand for intensive data processing and high-speed communication, that has led, in the last decade, to a constant evolution towards convergence of networking and computing infrastructures. This convergence was made possible by the introduction of network function virtualization and by the emergence of the Software-Defined Networking (SDN) paradigm, and has enabled new forms of cloud and edge computing to cope with the strict requirements of new services and applications, as those in the realm of the Internet of Things (IoT).

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,726
Score d'incertitude au seuil0,618

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,180 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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'admission2
Résumé présentoui

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