MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4396853562 · doi:10.1109/fnwf58287.2023.10520348

Welcome Message

2023· article· en· W4396853562 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIoT Networks and Protocols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelecommunicationsStandardizationSoftware deploymentComputer scienceGlobal network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Future Network World Forum Welcome MessageWhile 5G deployment is in full swing in various parts of the world, there is already an onset of research, standardization and testbeds towards the next generation of cellular networks, 6G.Since its inception in 2018, IEEE Future Networks' flagship conference, IEEE 5G World Forum, has contributed to the evolution and adoption of 5G by way of technical papers, tutorials, standardizations, topicals, verticals, and demo sessions.We have brought the world's researchers, industry and academics together on the same platform.Due to COVID-19, 2020 and 2021 5G World Forums were organized in a virtual manner, instead of in Bangalore and Montreal, as planned.However, thanks to the initiative from the Montreal Section, the 2022 5th IEEE Future Networks World Forum took place in Montreal in a hybrid manner.Also, since the technology advancement is moving rapidly towards 6G, the organizing committee decided to change the name 5G World Forum to Future Networks World Forum, keeping it in sync with the IEEE Future Networks Technical Community.This will pave the way for development for creating a platform that will allow the researchers, academia, students, and industry to collaborate towards 5G and beyond, including 6G and whatever may follow.Our change to Future Networks World Forum also reflects the fact that we are not solely focused on wireless technology.

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)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,579
Score d'incertitude au seuil0,826

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0140,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4210,319

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,227 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetIoT Networks and ProtocolsTravaux en français237 207