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Enregistrement W7132637296

Experimental Demonstrations of CATL, the Collaborative Autonomy Tasking Layer

2023· article· en· W7132637296 sur OpenAlexaboutno aff
M.W.G. van Riet, J. Alves, G. Arcieri, L. Bazzarello, J. Borges de Sousa, M. Colin, A. Cormack, P. Dias, J. Dinale, G. Ferri, s. Fioravanti, T. Furfaro, M. Guesdon, M. E. Horstmann, M. Macias, B. Marshal, L. Morlando, A. Munafò, V. Newsum, Y. Pailhas, M. Payne, R. Petroccia, S. Spears, A. Tesei

Notice bibliographique

RevueTNO Repository · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUnderwater Vehicles and Communication Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutonomyMultinational corporationCollaborative softwareSubmarineLayer (electronics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes the continued efforts on the development of and experiments conducted with CATL (Collaborative Autonomy Tasking Layer). CATL aims to enable collaborative autonomy between heterogeneous nodes in communications-limited environments. An example application of CATL would be the collaboration between autonomous underwater vehicles (AUVs). To demonstrate feasibility, CATL was used in multiple simulated and real-life experiments, enabling a large number of multinational parties to share information and cooperate using their autonomous vehicles. The group involved institutes from Australia, Belgium, Canada, France, Germany, Italy, the Netherlands, Poland, Portugal, the United Kingdom, the NATO Centre for Maritime Research and Experimentation (CMRE). These institutions worked together in various experiments, demonstrating CATL in use cases for Naval Mine Counter-Measures (MCM), Anti-Submarine Warfare (ASW) and Submarine Escape and Rescue (SMER)

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2023
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Résumé présentoui

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