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Enregistrement W1555439888

Towards a new approach for enterprise integration : the semantic modeling approach

2003· article· en· W1555439888 sur OpenAlexfundno aff
R. Radhakrishnan

Notice bibliographique

RevueUniversity Library - University of Saskatchewan (University of Saskatchewan) · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBusiness Process Modeling and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceEnterprise modellingKnowledge managementProcess managementSoftware engineeringEnterprise integrationBusinessEnterprise software
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Manufacturing today has become a matter of the effective and efficient application of information technology and knowledge engineering. Manufacturing firms’ success depends to a great extent on information technology, which emphasizes the integration of the information systems used by a manufacturing enterprise. This integration is also called enterprise application integration (here the term application means information systems or software systems). The methodology for enterprise application integration, in particular enterprise application integration automation, has been studied for at least a decade; however, no satisfactory solution has been found. Enterprise application integration is becoming even more difficult due to the explosive growth of various information systems as a result of ever increasing competition in the software market. This thesis aims to provide a novel solution to enterprise application integration. The semantic data model concept that evolved in database technology is revisited and applied to enterprise application integration. This has led to two novel ideas developed in this thesis. First, an ontology of an enterprise with five levels (following the data abstraction: generalization/specialization) is proposed and represented using unified modeling language. Second, both the ontology for the enterprise functions and the ontology for the enterprise applications are modeled to allow automatic processing of information back and forth between these two domains. The approach with these novel ideas is called the enterprise semantic model approach. The thesis presents a detailed description of the enterprise semantic model approach, including the fundamental rationale behind the enterprise semantic model, the ontology of enterprises with levels, and a systematic way towards the construction of a particular enterprise semantic model for a company. A case study is provided to illustrate how the approach works and to show the high potential of solving the existing problems within enterprise application integration.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0130,024
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,154 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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