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Enregistrement W2009809432 · doi:10.4018/jebr.2005070104

Business Process Modeling with URN

2005· article· en· W2009809432 sur OpenAlexafffund
Michael Weiß, Daniel Amyot

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of E-Business Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueService-Oriented Architecture and Web Services
Établissements canadiensUniversity of OttawaCarleton University
Organismes subventionnairesUniversité Laval
Mots-clésComputer scienceNotationUSableBusiness process modelingArtifact-centric business process modelBusiness processBusiness Process Model and NotationBusiness ruleProcess modelingProcess (computing)Business process managementSoftware engineeringProcess managementData scienceEngineeringWork in processWorld Wide WebOperations managementProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article demonstrates how the User Requirements Notation (URN) can be used to model business processes. URN combines goals and scenarios in order to help capture and reason about user requirements prior to detailed design. In terms of application areas, this emerging standard targets reactive systems in general, with a particular focus on telecommunications systems and services. This article argues that the URN also can be applied to business process modeling. To this end, it illustrates the notation, its use, and its benefits with a supply chain management case study. It then briefly compares this approach to related modeling approaches; namely, use case-driven design, service-oriented architecture analysis, and conceptual value modeling. The authors hope that a URN-based approach will provide usable and useful tools to assist researchers and practitioners with the modeling, analysis, integration, and evolution of existing and emerging business processes.

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)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,317 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations68
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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