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Record W7056839046

Gestion et surveillance d'un réseau sans fil de noeuds de capteurs dans le Nord

2021· other· fr· W7056839046 on OpenAlexfundaboutno aff

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2021
Typeother
Languagefr
FieldEngineering
TopicPulsed Power Technology Applications
Canadian institutionsnot available
FundersUniversité Laval
KeywordsLimitingIndian oceanPublic investment
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les changements climatiques affectent grandement le climat partout sur la planète, mais plus particulièrement dans les zones nordiques, là où le pergélisol dégèle tranquillement. Les chercheurs tentent donc de suivre ces changements dans les zones à l'aide de collecteurs échantillonnant et sauvegardant les données. Cependant, la récupération de ces données est très coûteuse en déplacement et en temps étant donné l'isolement des villages où ces collecteurs se situent. Les réseaux sans fil de nœuds de capteurs sont une solution à ce problème. L'idée est donc de faire parvenir ces données automatiquement aux chercheurs en utilisant des moyens de communication. En 2017, un premier réseau sans fil de nœuds de capteurs a été installé dans le village de Salluit, au nord du Québec en utilisant des stations de collecte déjà existantes. Celui-ci a connu plusieurs problèmes de transfert des données et de collecte depuis son déploiement. Dans ce mémoire, nous examinons ces problèmes. Leurs causes ont été difficiles à déterminer puisque la conception des nœuds de collectes ne permet pas un bon suivi de l'état des nœuds. Les causes des problèmes ont tout de même été déterminées, mais sans certitude, ce qui est en soi un problème. C'est donc ce dernier problème qui nous a menés à proposer une architecture différente permettant de mieux diagnostiquer les problèmes des nœuds de collecte. Cette architecture déplace différentes fonctions effectuées par le collecteur dans le réseau de Salluit vers l'interface sans fil pour permettre un diagnostic plus individualisé de l'interface sans fil et du collecteur. Ce mémoire commence donc par détailler le fonctionnement des réseaux de collecte de données. Par la suite, il présente les installations de Salluit et procède à une analyse des capacités énergétiques des nœuds de collecte du réseau. Ensuite, il propose une architecture permettant de répondre aux lacunes du réseau de Salluit. Puis, le mémoire détaille une implémentation du nœud de collecte de cette architecture proposée.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.272
Threshold uncertainty score0.542

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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.

Opus teacher head0.005
GPT teacher head0.183
Teacher spread0.178 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes2
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