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Enregistrement W4414918092 · doi:10.1051/epjconf/202533701357

Scitags: A Standardized Framework for Traffic Identification and Network Visibility in Data-Intensive Research Infrastructures

2025· article· en· W4414918092 sur OpenAlexaff
Garhan Attebury, Marian Babik, Dale Carder, Tim Chown, Pablo Collado, Andrew Hanushevsky, Bruno Hoeft, Andrew Lake, Michael Lambert, S. P. Mc Kee, Karl M. Newell, T. Sullivan

Notice bibliographique

RevueEPJ Web of Conferences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScientific Computing and Data Management
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesCERNNational Science Foundation
Mots-clésVisibilityIdentification (biology)GridSet (abstract data type)Work (physics)Network managementLarge Hadron ColliderGrid computing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The High-Energy Physics (HEP) and Worldwide LHC Computing Grid (WLCG) communities have faced significant challenges in understanding their global network flows across the world’s research and education (R&E) networks. This article describes an update on the status of the work carried out to tackle this challenge by the Scientific Network Tags (Scitags) initiative, including the evolving framework and tools, as well as our plans to improve network visibility before the next WLCG Network Data Challenge in 2026. The Scitags initiative is a long-term effort to improve the visibility and management of network traffic for data-intensive sciences. It has created a set of tools, standards, and proof-of-concept demonstrators that show the feasibility of identifying the owner (community) and purpose (activity) of network traffic anywhere in the network.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,432
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,245
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,255 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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