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Enregistrement W4393363781 · doi:10.5815/ijeme.2024.02.02

Survival Analysis Computers at a University’s Computer Laboratory and Implication on Maintainability

2024· article· en· W4393363781 sur OpenAlexaff
Timothy W. Simpson

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Education and Management Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGreen IT and Sustainability
Établissements canadiensActua
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaintainabilityComputer scienceDuration (music)Reliability engineeringFailure rateEngineeringSoftware engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research has shown that, after extensive use, digital devices like computers often suffer performance declines, and some even experience sudden, complete breakdowns without warning.This phenomenon is particularly disturbing for individuals who heavily rely on these devices to carry out critical tasks.Although researchers have extensively probed the causes of computer breakdowns, detailed parameters influencing the lifespan of computers remain underexplored.This paper, therefore, aims to estimate the probability associated with the continuous functioning or failure of a computer system over a specified duration, and to examine risk factors associated with failure.Delving into the mysteries of computer longevity, data on 100 computers in a designated lab at an academic environment were examined.Data was drawn from maintenance records as well as in-depth hardware assessments.Analysis revealed that, after a 4-year period of active usage, 73 of the computers remained operational, while 27 had malfunctioned.Survival analysis methods were employed to determine the probability of computers failing at specific points in time and to identify various factors contributing to early computer failure.The findings disclosed that at the two-year mark, the probability of computers remaining operational is 80%, decreasing to 62% at the three-year juncture.The median survival time was established at 3 years and 4 months.Furthermore, an analysis of causative factors revealed that computers with faulty motherboards and power supply units associates with a lower rate of survival, while computers with issues of hard drives, operating systems, and miscellaneous components has a higher rate of survival.This study provides comprehensive data-driven evidence that offers insights on the need to implement maintenance strategies to proactively extend the lifespan of computers.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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