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Enregistrement W7130319497 · doi:10.1109/tencon66050.2025.11374961

IPBlocks: A Blockchain Ecosystem for Secure IP Registration and Decentralized Marketplace

2025· article· W7130319497 sur OpenAlexaff
Sadia Ahmmed, S M Jishanul Islam, Sahid Hossain Mustakim, Ridwan Arefin Islam, Subangkar Karmaker Shanto

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScalabilityBlockchainHeuristicsSet (abstract data type)Smart contractVulnerability (computing)The InternetDatabase transactionFlaggingVetting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intellectual properties (IPs) are crucial intangible assets in today's innovator economy. However, their management suffers from bureaucratic inefficiencies and vulnerability to mismanagement. We introduce IPBlocks, a blockchain-based solution that streamlines IP applications, trading, and royalty transfers through a decentralized marketplace. We develop a set of algorithms that allow users to apply for, publish, auction, and transfer IPs. These processes are designed to ensure enhanced security and transparency. The algorithms are implemented through Solidity on the Ethereum platform. These algorithms exist in a smart contract that is deployed on a blockchain network to interface with a user-friendly web application. Large files associated with IPs are stored in a decentralized file storage system. Our performance analysis demonstrates the system's feasibility and scalability for large user bases, testing the performance in local and deployed settings. IPBlocks aims to revolutionize IP ownership and management by reducing processing times and improving royalty distribution. We opensource our codebase to the community to promote collaborative development and transparency.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,006
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,006

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,242 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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