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Enregistrement W7160655770 · doi:10.5281/zenodo.20082925

D3.2 – Use Cases Definition and Evaluation Plan

2025· article· W7160655770 sur OpenAlexaff
Jesús Sánchez-Gómez, Francisco Javier Romero-Martínez, Mousa Amr, Marco Rao, Diego Simoni, IAKOVOS MICHAILIDIS, Thanasis Moustakas, Bampis Manos, Damian Vizár, L. Meier, Herodotos Herodotou, Marios Touloupou, Syed Hassan, Nicolas Louca, Gomes Andre, Jahn Marco, Jacopo Castellani, Strasser Pablo, Papataxiarhis Vassilis, Deligiannakis Nektarios, Loukeris Michael, Son Sujin, Yoon Hoonjoo, Mpasa Irene, Mohammed S. Elbamby

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Security and Resilience
Établissements canadiensBioinformatics Solutions (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeliverablePlan (archaeology)Set (abstract data type)ScalabilityKey (lock)Documentation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This document defines the operational and evaluative framework that will guide the implementation and assessment of the HYPER-AI platform across its demonstration activities.The deliverable addresses the overarching challenge of enabling decentralised Artificial Intelligence (AI) capabilities across a distributed edge-to-cloud continuum. To that end, it presents a structured set of use cases—spanning the domains of Industry 4.0, Green Energy, Mobility, Farming & Agriculture, and Healthcare—which serve to validate the technical innovations of the project in real-world scenarios. The use cases have been defined using a methodology adapted from the IEC 62559-2 standard, tailored to accommodate AI, edge computing, and distributed systems, ensuring scalability and technology neutrality.

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)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0100,005
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0120,006
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,008

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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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