An option contract framework for an economy based grid resource management system
Notice bibliographique
Résumé
vlll List of Tables Pa.r'ameters used for Simulating Resource Tlading for Immediate Use druing Periods of High Demand but Limited Supply of Resoulces.50 Parametels used for Simulating Resoulce Trading for Advanced Re- soulce Reservation during Periods of High Demand but Limited Sup- ply of Resoulces.Para.meters used for Simulating Resource Trading rvith Options during Periods of High Demand but Limited Supply of Resoulces.51 Parameters used fol Simulating Resource Ttading for Immediate use by Consumers during Periods of High Supply but Limited Demand for Resoulces.b.1 6.2 6.3 6.4 Paramete¡s used for Sirnulating Resource Trading rvith Advanced Reservation during Periods of High Supply but Lirnited Demand for Resources.Parameters rsed for Simulating Resource Tracling rvith Options dur'- ing Periods of High Supply but Limited Demand for Resources.lx tr.tr 54 7.I Price Paid by Resour-ce Consumels during three Scenarios ivith 1000 Resource Providei's.59 7.2 Price Paid by Resource Consumels during the thlee Scenar-ios rvith 2000 Resource Providels........ 60 7.3 Price Paid by Resoulce Consumels du'-ing three Scenarios with 3000 Resoulce Providels.62 7.4 Ealnings rnade by Resource Providers during three Scenarios with 1,000 Resoulce Consumers....... 65 7 .5Earnings made by Resoulce Providets during three Scena.r'iosrvith 2,000 Resource Consumers.65 7.6 Ealnings made by Resource Plovide¡s during thlee Scenarios rvith 3,000 Resource Consumers........ 68 List of Figures 2.I The Java Nlarket Architectule, adapted from [5].18 2.2 '|he Compute Power NIa.rket, adapted from [f 4].22 5.1 Architectulal Overvierv 40 5.2 Database lvlodel to suppolt Resource Trading for Immediate Re- souÌce use by consumers 42 5.3 Database lvlodel to slrpport Resource Tl'ading Involving Advance Re- sour-ce Reservation 43 5.4 Database Model to suppott Resoulce Tl'ading using Options 43 7 .1 Resource Allocation source Providers.Efficiency for the three Scenarios rvith 1000 Re- 7.2 Resource Allocation Efficiency for the three Scenarios rvith 2000 Re- soulce Providers.58 7.3 Resource Allocation EfiRciency for the three Scena.riosrvith 3000 Re- source Ploviders.61 7.4 Resource Allocation Efrciency for-the tlu'ee Scenalios with 1,000 Resource Consume¡s.64 7.5 Resoulce Allocation Efficiency fol the three Scenarios rvith 2,000 Resource Consrrmers.7.6 Resource Allocation Ðfficiency for the three Scenarios s,ith 3,000 Resour-ce Consumers.67 7.7 Resoulce Allocation Efficiency with Some Consurners Acting as Pr-oviders rvhen thele is a Limited Supply of Resources.69 7.8 Resource Allocation Efficiency rvith Some Consumers Acting as Providers rvhen thele is a Generous Supply of Resoulces.70 7.9 Incleasing Resources with 3000 Resource Proviclers.72 7.10 Increasing Resources rvith 3000 Resoulce Consumers.73 7.1f ANOVA Test Results fol Resource Allocation Efficiency ivith 1000 Resoulce Providers 74 7.12 ANOVA Test Results for Resource Allocation Efficiencv rvith 2000 Resource Pi-oviders 75 7.13 ANOVA Test Results for Resource Allocation Efficiency rvith 3000 Resource Providers 76 7.14 ANOVA Test Results for Resoulce Allocation Efficiency with 1000 Resource Consumers 77 7.15 ANOVA Test Results fo-,-Resource Allocation Efficiencv rvith 2000 R.esour-ce Consrrmers 7.16 ANOVA Test Results for Resoulce Allocation Efficiency with 3000
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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,001 |
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 ».