Sistema Distribuído para Gerenciamento de Informação e Distribuição de Conhecimento em Redes Veiculares
Bibliographic record
Abstract
Sabe-se que, em Sistemas de Transporte Inteligentes (STIs), a constante troca de informação entre os véıculos é de vital importância para prover serviços em um ambiente veicular. Tipicamente, os STIs fazem uso dessa prática para extrair o conhecimento sobre a condição do tráfego veicular e distribuir o conhecimento. Apesar das soluções que aplicam essa abordagem atingirem o objetivo principal, distribuição do conhecimento, elas não se preocupam em selecionar o véıculo mais relevante na rede para realizar a tarefa de extração do conhecimento. Nessas soluções a extração pode ser realizada por qualquer veículo, consequentemente acarretará na sobrecarga da rede, devido as elevadas transmissões de mensagens redundantes. Com isso em mente, foi proposto SDGI, um sistema para o gerenciamento de informação e distribuição de conhecimento que aplica a métrica de centralidade de intermediação egocêntrica, com o propósito de selecionar o véıculo mais relevante para realizar a extração do conhecimento. Os resultados mostraram que o SDGI tem o melhor desempenho em diferentes requisitos em comparação com as soluções da literatura.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".