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Enregistrement W7024321843

A Review of the Replicability and Implementation of the Efficient Clustering Scheme for MANETs in Remote Canadian Communities

2022· dissertation· en· W7024321843 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe Atrium (University of Guelph) · 2022
Typedissertation
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueAdvanced Operator Algebra Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCluster analysisMobile ad hoc networkReliability (semiconductor)Overhead (engineering)Scheme (mathematics)The InternetKey (lock)Limiting
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Remote communities in Canada lack Internet availability and connectivity. With online interactions becoming increasingly necessary in recent years, this lack of availability has furthered the Digital Divide in Canada. Mobile ad hoc Networks (MANETs) are an alternative to traditional networking options that can help community members use digital applications to communicate with one another more reliably. Leveraging clustering in MANETs has the potential to further increase connectivity and reliability for users, while also limiting the overhead of the networks. The Efficient Clustering Scheme (ECS) is one such clustering algorithm, that has the potential to be employed in remote community due to its key properties of clusterguest nodes and lack of Network downtime for restructuring. Unfortunately, due to the lack of reproducibility of MANET research, many untested assumptions are required to employ the ECS, threatening its applicability as its introduction could lead to further issues for the community members. Therefore, this thesis explores the implementation of ECS and attempts to replicate the previous study by simulating how the ECS would operate in an area with a similar density to Rigolet, a remote Canadian community in Nunatsiavut.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,388
Score d'incertitude au seuil0,919

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,296 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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