Notice bibliographique
Résumé
Data Owner: C. Gorenflo, I.Rios, L. Golab, S. Keshav Data Description: This dataset contains data collected through the University of Waterloo’s WeBike field trial, which includes e-bike trips and battery charging sessions spanning from summer 2014 until spring 2017. 31 participants were each given an e-bike, and the e-bikes are monitored by our custom-built kit. The Samsung Galaxy S-III smart phone provides the angular speed and acceleration in all 3 axes through Android’s standard API; Phidget voltage sensor measures the battery voltage, a Phidget current transducer measures the battery charging current, a Digikey current transducer measures the battery discharge current, and a Digikey sensor measures the temperature of the battery. The smart phones are configured the smart phones to wake up for 4 seconds every minute and collect four data samples, one per second, from all the sensors. More information can be found at: https://iss4e.ca/webike-software/ and https://iss4e.ca/webike-a-three-year-study-on-e-bikes-as-a-mode-of-sustainable-transport-in-a-canadian-city/ To identify trip activities and battery charging sessions from the raw data in webike.json, you can follow the activity detection algorithm provided in Section 4.1 of Usage Patterns of Electric Bicycles: An Analysis of the WeBike Project, (https://www.hindawi.com/journals/jat/2017/3739505/), and the scripts we used can be found at: https://github.com/iss4e. time: Timestamp of the data collected acceleration_x: Acceleration in x axis acceleration_y: Acceleration in y axis acceleration_z: Acceleration in z axis ambient_temperature: Ambient Temperature atmospheric_pressure: Atmospheric Pressure battery_temperature: Temperature inside box (from a sensor in the telemetry box, in Celsius) charging_current: Charging current (using Phidget sensor, is reported as a float value. To convert reported value to Amperes use: Charging Current (in A) = Sensor Value * 0.05. Therefore, a sensor value of 400 implies a charging current of 2 A) code_version: Version of our software stack source code discharge_current: Discharging current (using ISS4E built sensor): Discharge Current (A) = (Sensor Value-504)*0.033 (the value 504 is the value displayed by the sensor for 0 Amps; it can vary slightly, +/- few units, so adjust accordingly) gravitational_acceleration: Gravitational acceleration gyroscope_x: Angular speed in x axis gyroscope_y: Angular speed in y axis gyroscope_z: Angular speed in z axis light_level: Light level in lux linear_acceleration_x: Linear acceleration in x axis linear_acceleration_y: Linear acceleration in y axis linear_acceleration_z: Linear acceleration in z axis magnetic_field_x: Magnetic field in x axis magnetic_field_y: Magnetic field in y axis magnetic_field_z: Magnetic field in z axis phone_battery_state: The state the battery of the phone is in proximity_sensor: Proximity Sensor voltage: Battery voltage (using phidget sensor, in V): The actual voltage is 32/22 times the value read by the sensor phone_battery_percentage: Percentage of battery left phone_charging_or_full: Is phone charging or full phone_is_AC_charge: Does phone charge with AC adapter phone_is_USB_charge: Does phone charge with USB rotation_scalar: Rotation scalar rotation_x: Rotation in x axis rotation_y: Rotation in y axis rotation_z: Rotation in z axis Funding: Cisco Systems and the Natural Science and Engineering Research Council of Canada (NSERC).
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,323 | 0,486 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».