Validating ontologies in informatics systems: approaches and lessons learned for AEC
Notice bibliographique
Résumé
In their pursuit to represent a human-savvy machine interpretable model of knowledge, informatics ontologies span three dimensions: philosophy, artificial intelligence, and linguistics. This poses several challenges to ontology validation. Within the scope of knowledge models, four types of validity are relevant: statistical, construct, internal and external. Based on benchmarking some tools and best practices from other domains, a map is proposed to link specify a set of tools to support the handling of four validity types (statistical/conclusion, internal, construct, and external) in each of the three dimensions. The map advocates a debate-based approach in validating the philosophical dimension to allow for innovation and discovery; use of competency questions and automated reasoning tools for the artificial intelligence dimension; and experimenting with lexical analysis tools (especially web contents) for the linguistic dimension. A set of best practices are proposed based on benchmarking other domains. These include falsifying the conceptual frameworks of research methodologies, scope management, iterative development, adequate involvement of experts, and peer review.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,076 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,021 |
| Communication savante | 0,018 | 0,043 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».