Notice bibliographique
Résumé
Summary form only given. Agents are social and autonomous entities that can take great advantages of interaction modelling. Role-Based Collaboration (RBC)[4] is an emerging methodology to facilitate an organizational structure, provide orderly system behavior, and consolidate system security for both human and non-human entities that collaborate and coordinate their activities with or within systems. Interaction management must, however, be able to handle run-time and dynamic scenarios. Hence every RBC system must provide a good level of dynamism, that is providing the capability of an agent to assume, use and release a role depending on run-time conditions. In Object Oriented Programming languages, such as Java, role perceivability could be achieved with appropriate changes to the agent/entity class structure, but this requires compile-time constraints that are, in their nature, not dynamic. Moreover, other issues raise in the case when the agent is masked by a proxy or some other indirection level, since in this case it is difficult to perceive the played role because the agent is hidden. This poster proposes an approach (WhiteCat) to remedy the above problems: maintaining an appropriate level of dynamism. The work presented here allows a Java agent to make its role perceivable to other entities as if it is applied at compile-time. The presented approach was born in the agent scenario, but thanks to its modularity and flexibility it can be exploited and applied to other dynamic contexts.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,006 |
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 ».