MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W71078055

YaKit: a locality based messaging system using iCon overlay

2011· article· en· W71078055 sur OpenAlexaff
Ronald J. Desmarais, Przemek Lach, Hausi Müller

Notice bibliographique

RevueConference of the Centre for Advanced Studies on Collaborative Research · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpportunistic and Delay-Tolerant Networks
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceLocalityPremiseContext (archaeology)World Wide WebSet (abstract data type)OverlayHuman–computer interactionIconKey (lock)ArchitectureMultimediaComputer security
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose a new approach to building localized, context-driven social networking applications to allow people to communicate, interact, collaborate, and socialize in a truly innovative manner. In particular, the goal is to provide mechanisms to form communities of people who do not necessarily know each other, but are in close proximity to each other. In other words, it allows a user to communicate with unfamiliar people with whom the user does not know how to get in touch with. To achieve these goals we designed and implemented an infrastructure and an application using proximity based structures hashed over a set of clouds to distribute the user load effectively. Our infrastructure, called iCon, provides layers of APIs to separate concerns and support the key features of our approach. To evaluate this layered architecture we developed YaKit, an innovative social networking application. This locality based end-user application, which runs on workstations as well as mobile phones, allows to identify persons in close proximity and interact with them. The premise is that people are tied to the places and time periods of their life's experiences. Communicating in such a way is not only novel but also presents a wide range of capabilities and opportunities for smart web applications.

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)0,002
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil0,667

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,288
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,116 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueConference of the Centre for Advanced Studies on Collaborative ResearchMême sujetOpportunistic and Delay-Tolerant NetworksTravaux en français237 207