D2.3 – Bi-annual reports on harmonisation progress
Notice bibliographique
Résumé
INSTAR Deliverable D2.3 provides an update on the progress of the INSTAR European Task Forces (ETFs) in harmonising European standardisation efforts across key technology areas. D2.3 describes the progress on the setup of the INSTAR International Task Forces (ITFs), i.e., joint committees that are being established by INSTAR with partners identified in the selected geographical regions of Australia, Canada, Japan, Singapore, South Korea, Taiwan, USA. The deliverable then provides an analysis of the development of the INSTAR harmonisation roadmaps. These roadmaps align European standardisation priorities with international Standards Developing Organisations (SDOs), including ISO, ETSI, IEEE, ITU, IETF, and CEN-CENELEC. The key findings are: Engagement in standardisation across regions: Japan, USA, and South Korea show strong involvement in standardisation across all knowledge areas. Singapore and Canada focus on quantum technologies, AI, and cybersecurity. Australia and Taiwan engage selectively in IoT, 6G, and environmental monitoring. The initial ETF-ITF coordination has proven effective, ensuring a structured approach for international standardisation collaboration. Standardisation priorities: Interoperability, cybersecurity, and AI-driven automation are top concerns across all domains. 6G, AI, cybersecurity, and quantum technologies require strong international partnerships. Global cybersecurity frameworks and quantum communication protocols need harmonisation to ensure cross-border trust and security. Standards for energy efficiency and sustainability in 6G, Cloud-Edge-IoT, and AI must be further developed. Regulatory alignment (e.g., AI Act, Cyber Resilience Act, Data Act, eIDAS) with global partners is crucial for seamless integration. Engagement with INSTAR: An MoU has been signed with South Korea’s Telecommunication Technology Association (TTA) focusing on initial cooperation towards the workstreams of Data, CEI, and Cybersecurity. An MoU will shortly be signed with Japan’s Japan Business Council Europe (JBCE) focusing on 6G, AI, among others. INSTAR has successfully established a strategic framework for standardisation harmonisation, enabling stronger international engagement and alignment with global SDOs. The next phase will focus on accelerating roadmap adoption, deepening partnerships, and addressing key standardisation challenges in emerging digital technologies.
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 | 0,066 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,018 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,061 |
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 ».