Notice bibliographique
Résumé
The 2nd International Conference on Blockchain and Applications 2020 (BLOCKCHAIN’20), held in the Heritage city of L’Aquila (Italy), has been a meeting point for both experienced and young researchers investigating in the areas of blockchain and artificial intelligence (AI). The conference has acted as a forum at which the attendees listened to lectures, and shared and discussed ideas, projects and advances associated with these technologies and their application domains. Within the scientific community, blockchain and AI are viewed as a promising combination that will transform the production and manufacturing industry, media, finance, insurance, e-government, etc. Nevertheless, there is no consensus with schemes or best practices that would specify how blockchain and AI should be used together. Combining blockchain mechanisms and artificial intelligence is still a particularly challenging task, and the BLOCKCHAIN’20 conference has been a milestone towards its achievement. The BLOCKCHAIN’20 conference has been devoted to promoting the investigation of cutting-edge blockchain technology, exploring the latest blockchain- and AI-related ideas, innovations, guidelines, theories, models, technologies, applications and tools for the industry. Critical issues and challenges have been identified so that researchers and practitioners may address them in future research. The technical programme has been carefully designed to offer a fresh and balanced selection of advances and results in blockchain and AI, encouraging focus on novel and interdisciplinary topics. The technical programme has been diverse and of high quality, and it focused on contributions to both well-established and evolving areas of research. More than 40 papers have been submitted to 20 from over 20 different countries (Canada, France, Germany, India, Ireland, Italy, Jordan, Luxembourg, Malaysia, Malta, Morocco, Netherlands, Oman, Portugal, Slovenia, Spain, Sweden, UAE and USA). We would like to thank all the contributing authors, the members of the Programme Committee, the sponsors (IBM, Indra, EurAI, AEPIA, AFIA, APPIA and AIR Institute) and the Organizing Committee for their hard and highly valuable work. We thank the funding supporting with the project “Intelligent and sustainable mobility supported by multi-agent systems and edge computing” (Id. RTI2018-095390-B-C32); their work contributed to the success of the BLOCKCHAIN’20 event, and finally, we thank the Local Organization members and the Programme Committee members for their hard work, which was essential for the success of BLOCKCHAIN’20.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,574 | 0,422 |
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 ».