Model Driven Architecture and Ontology Development
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Defining a formal domain ontology is generally considered a useful, not to say necessary step in almost every software project. This is because software deals with ideas rather than with self-evident physical artefacts. However, this development step is hardly ever done, as ontologies rely on well-defined and semantically powerful AI concepts such as description logics or rule-based systems, and most software engineers are largely unfamiliar with these. Gaevic and his co-authors try to fill this gap by covering the subject of MDA application for ontology development on the Semantic Web. Part I of their book describes existing technologies, tools, and standards like XML, RDF, OWL, MDA, and UML. Part II presents the first detailed description of OMGa's new ODM (Ontology Definition Metamodel) initiative, a specification which is expected to be in the form of an OMG language like UML. Finally, Part III is dedicated to applications and practical aspects of developing ontologies using MDA-based languages. The book is supported by a website showing many ontologies, UML and other MDA-based models, and the transformations between them. "The book is equally suited to those who merely want to be informed of the relevant technological landscape, to practitioners dealing with concrete problems, and to researchers seeking pointers to potentially fruitful areas of research. The writing is technical yet clear and accessible, illustrated throughout with useful and easily digestible examples." from the Foreword by Bran Selic, IBM Rational Software, Canada. "I do not know another book that offers such a high quality insight into UML and ontologies." Steffen Staab, U Koblenz, Germany.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle