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Enregistrement W1971578845 · doi:10.1109/re.2012.6345832

Tool support for combined rule-based and goal-based reasoning in Context-Aware systems

2012· article· en· W1971578845 sur OpenAlexaff
Mira Vrbaski, Dorina C. Petriu, Daniel Amyot

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueContext-Aware Activity Recognition Systems
Établissements canadiensUniversity of OttawaCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceContext (archaeology)Rule-based systemProcess (computing)Semantic reasonerContext modelQualitative reasoningNotationReasoning systemHuman–computer interactionRank (graph theory)Artificial intelligenceSoftware engineeringProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context-aware systems often use rule-based reasoning engines for decision making without involving explicit interaction with the user. While rule-based systems excel in filtering out unsuitable solutions based on clear criteria, it is difficult to rank suitable solutions based on vague, qualitative criteria with a rule-based approach. Moreover, the description of such systems is typically ad-hoc without well-defined modeling tasks. CARGO (Context-Aware Reasoning using Goal-Orientation) aims to address these problems by combining rule-based and goal-based reasoning as well as scenario-based modeling to provide a more comprehensive way to define context-aware systems and to process contextual information. This demo presents CARGO, a modeling, simulation, and execution environment for context-aware systems built on existing tool support for the User Requirements Notation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,911
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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