MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390684433 · doi:10.1109/jiot.2023.3339395

Guest Editorial Special Issue on Recent Advances of Security, Privacy, and Trust in Mobile Crowdsourcing

2024· editorial· en· W4390684433 sur OpenAlexaff
Kan Yang, Rongxing Lu, Mohamed Mahmoud, Xiaohua Jia

Notice bibliographique

RevueIEEE Internet of Things Journal · 2024
Typeeditorial
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiquePrivacy-Preserving Technologies in Data
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrowdsourcingComputer scienceOutsourcingHuman intelligenceMobile deviceMobile computingWirelessHuman–computer interactionMobile telephonyPerceptionData scienceComputer securityWorld Wide WebArtificial intelligenceTelecommunicationsMobile radio

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the rapid advances in mobile and communication technologies, mobile devices are equipped with powerful processors, various sensors, large memories, and fast wireless communication modules. By taking advantage of powerful mobile devices and human intelligence, mobile crowdsourcing is an emerging paradigm that enables users to outsource tasks (usually difficult to accomplish individually) to a group of people (workers) at an affordable price. Specifically, human mobility offers unprecedented opportunities to sense the surroundings wherever their holders arrive, and human capabilities also offer intelligent human-assisted computation with their devices, e.g., human perception, intelligence, cognition, knowledge, visual recognition, and experiences.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesScience ouverte
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0230,027
Intégrité de la recherche0,0010,005
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,276 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Internet of Things JournalMême sujetPrivacy-Preserving Technologies in DataTravaux en français237 207