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Enregistrement W6930192706 · doi:10.5281/zenodo.10940300

INTERNET OF THINGS (IoT) IN HOSPITALITY

2024· article· en· W6930192706 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueIoT and Edge/Fog Computing
Établissements canadiensBell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)HospitalityService (business)Internet of ThingsService providerThe InternetResource (disambiguation)EnablingNear field communication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Internet of Things, (IoT) has resulted into fundamental transformations in many areas, and the recreation sector is one of them. This meet explains the communication of IoT in the hospitality sector. In the context of hospitality industry, the hotel sector, resort sector, food-based businesses, and other service-related enterprises fall into this category. Through the application of IoT services these places could considerably upgrade the overall experience of visitors and boost their operational effectiveness. Among the many areas where IoT has contributed are guest services, which stand out the most. In the IoT devices category, smart room controls offer guests the opportunity to personalize the room environment, which includes the temperature, brightness, and entertainment facilities, by using mobile apps or voice assistants. Also, moreover, connected devices provide personalized services directly, for instance, intelligent mirrors that can display beneficial information or Internet of Things enabled concierge services that allow customers to communicate with staff any time they want. IoT acts as a vital enabler for operations efficiency. For instance, hotels can employ IoT enabled monitoring and control systems that can adapt to the level of occupancy like smart thermostats and lighting systems that adjust as occupancy levels change. As such, resource monitoring and inventory management solutions enabled by IoT can be highly useful in this context as they help to streamline supply chain processes by lowering costs and improving inventory control. In the field of security and safety, smart devices based solutions introduce high precision object tracking and monitoring. The Network systems including the cameras, sensors and access control, make it possible to monitor places in real-time and hence guarantee the safety of the guests and prevent access of unauthorized people. Along with this, IoT-powering maintenance and facility management systems make it possible to carry out predictive maintenance that can result in avoiding downtime and bring comfort to guests’ stays. Nevertheless, under the umbrella of the IoT application in hospitality there are also several difficulties. Security and privacy concerns are problems with the tremendous volume of data being collected and transmitted. An establishment must have a comprehensive security policy which should guard against unauthorized access and the sharing of guest data. Lastly, the Internet of Things allows the hospitality organizations to work in a new way and to relate to their customers. By IoT implementation, organizations can conduct both personalized experience as well as operational efficiency with the aim of better service. It is worth noting, though, that there is a need to address both the security and privacy issues of IoT for guests to be able to experience a seamless and secure stay.

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)0,001
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,006

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,211 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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