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Enregistrement W127325166

Towards a service-oriented e-infrastructure for multidisciplinary environmental research

2010· article· en· W127325166 sur OpenAlexfundno aff
Ayalew Kassahun, Ioannis N. Athanasiadis, Andrea Emilio Rizzoli, Arno Krause, H. Schölten, M. Makowski, Adrie Beulens

Notice bibliographique

RevueIIASA PURE (International Institute of Applied Systems Analysis) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed and Parallel Computing Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Technical University of AthensCanada Research ChairsFP7 Information and Communication TechnologiesOntario Innovation TrustDeltaresUniversity of Architecture, Civil Engineering and Geodesy
Mots-clésComputer scienceOrchestrationWorkflowWorld Wide WebWeb serviceInteroperabilityService (business)e-ScienceGrid computingThematic mapData scienceKnowledge managementGridDatabaseBusiness
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research e-infrastructures are considered to have generic and thematic parts. The generic part provides high-speed networks, grid (large-scale distributed computing) and database systems (digital repositories and data transfer systems) applicable to all research communities irrespective of discipline. Thematic parts are specific deployments of e-infrastructures to support diverse virtual research communities. The needs of a virtual community of multidisciplinary environmental researchers are yet to be investigated. We envisage and argue for an e-infrastructure that will enable environmental researchers to develop environmental models and software entirely out of existing components through loose coupling of diverse digital resources based on the service-oriented architecture. We discuss four specific aspects for consideration for a future e-infrastructure: 1) provision of digital resources (data, models and tools) as web services, 2) dealing with stateless and nontransactional nature of web services using workflow management systems, 3) enabling web service discovery, composition and orchestration through semantic registries, and 4) creating synergy with existing grid infrastructures.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,011
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,282 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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