Metamodeling-Based Drone Forensics Investigation: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
The drone forensics field has received a great attention in recent years due to the important role it plays in the investigation of incidents as well as the identification and tracking of attacking entities and actions.In an era where technology intersects with nearly every aspect of human life, drone forensics has emerged as a transformative force in medicine, biomedical research, and healthcare.The present paper reviews the literature of drone forensics to improve the body of knowledge and identify the underlying challenges relevant to the studies conducted in this field.In addition, the paper discusses how to define and integrate models from many domains of drone forensics using the metamodeling technique.This technique is applicable to various fields, particularly for standardizing purposes.Moreover, the present study involves the systematic literature review (SLR) which is provided in a section alongside the research topics; it serves as the main source of inspiration in the current work.As the literature does not comprise any study focusing on this issue with the use of SLR, this paper can contribute to filling this gap effectively.The SLR was carried out in the current study by the categorization of the existing literature parametrically using bibliometric analysis.The findings of this paper showed that the use of metamodeling in the drone forensics can make this field more homogeneous and less complex.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».