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Enregistrement W75346251

Technology, Interoperability, and Provision of Public Safety Networks

2013· article· en· W75346251 sur OpenAlex
Yipeng Liu, Hong Guo, Barrie R. Nault

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Conference on Information Systems · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLocal Government Finance and Decentralization
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInteroperabilitySpillover effectCross-domain interoperabilityComputer securityBusinessComputer scienceQuality (philosophy)DecentralizationRisk analysis (engineering)Industrial organizationSemantic interoperabilityEconomicsMicroeconomicsWorld Wide Web
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Public safety networks are crucial for ensuring effective communications among first responders in emergency situations. This paper provides a comprehensive framework for analyzing the key tradeoffs between centralized and decentralized provisions of public safety networks. We extend the classic fiscal federalism model to capture a critical unique property of public safety networks – interoperability. Under decentralized provision, individual districts’ technology choices jointly determine the interoperability of public safety networks. Counterintuitively, the interoperability level is lower when the spillover effect is stronger. Under centralized provision, one uniform technology is chosen to maximize interoperability while accommodating local needs. When comparing output levels under centralized versus decentralized provision, we identify two countervailing effects: the spillover effect and the interoperability effect. In contrast to common public opinion, we find that a decentralized system may provide better quality of services than a centralized system when technology preferences are highly heterogeneous across different districts.

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.

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)0,000
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 enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,255 · 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