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Enregistrement W2006433564 · doi:10.1142/s0218843008001841

SERVICE LICENSING COMPOSITION AND COMPATIBILITY ANALYSIS

2008· article· en· W2006433564 sur OpenAlexaff
G. R. Gangadharan, Vincenzo D’Andrea, Michael Weiß

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cooperative Information Systems · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueService-Oriented Architecture and Web Services
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceLicenseInteroperabilityCompatibility (geochemistry)Web serviceMerge (version control)ComposabilityService compositionServices computingService designDifferentiated serviceService (business)Service-oriented architectureWorld Wide WebComputer securityService providerSoftware engineeringDistributed computingBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Services enable the transformation of the World Wide Web as distributed interoperable systems interacting beyond organizational boundaries. Service licensing enables broader usage of services and a means for designing business strategies and relationships. A service license describes the terms and conditions for the use and access of the service in a machine interpretable way that services could be able to understand. Service-based applications are largely grounded on composition of independent services. In that scenario, license compatibility is a complex issue, requiring careful attention before attempting to merge licenses. The permissions and the prohibitions imposed by the licenses of services would deeply impact the composition. Thus, service licensing requires a comprehensive analysis on composition of these rights and requirements conforming to the nature of operations performed and compensation of services used in composition. In this paper, we analyze the compatibility of service license by describing a matchmaking algorithm. Further, we illustrate the composability of service licenses by creating a composite service license that is compatible with the licenses being composed.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,239 · 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
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

Citations3
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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