MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4417475230 · doi:10.4018/979-8-3373-3576-6.ch010

Illuminating Connectivity

2025· book-chapter· W4417475230 sur OpenAlexaff
Richa Yadav, Shreya Sejani, Bhavya Shah, Parita Oza, Smita Agrawal, Darshana Upadhyay

Notice bibliographique

RevueAdvances in computational intelligence and robotics book series · 2025
Typebook-chapter
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Body Area Networks
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningSet (abstract data type)Convergence (economics)Aggregate (composite)Aggregate data

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Embarking on a comprehensive exploration of Li-Fi technology, this paper thoroughly investigates its architecture, functionality, applications, strengths, and limitations. The primary aim is to dispel misconceptions and foster a deep understanding of the technical intricacies associated with Li-Fi. Covering diverse domains such as healthcare and industrial applications, the research reveals the transformative potential of Li-Fi. Additionally, it delves into the dynamic relationship between Li-Fi and the evolving 5G-6G networks, emphasizing their collective impact on data communication. Through comparative analysis, the paper highlights the distinct attributes of Li-Fi that are set to shape the future landscape of connectivity. Furthermore, it scrutinizes the convergence of Li-Fi and Wi-Fi into aggregate networks, shedding light on their collaborative strengths in reinforcing connectivity and optimizing data transmission.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,003

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,244 · 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'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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvances in computational intelligence and robotics book seriesMême sujetWireless Body Area NetworksTravaux en français237 207