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Enregistrement W2037269167 · doi:10.1115/1.4007171

Environment Based Design Approach to Integrating Enterprise Applications

2012· article· en· W2037269167 sur OpenAlexafffund
Suo Tan, Yong Zeng, Bo Chen, Hamzeh K. Bani Milhim, Andrea Schiffauerova

Notice bibliographique

RevueJournal of Computing and Information Science in Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueService-Oriented Architecture and Web Services
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceEnterprise application integrationScalabilityEnterprise integrationEnterprise modellingEnterprise systems engineeringSoftware engineeringPoint (geometry)Systems engineeringEnterprise information systemEnterprise systemEnterprise softwareEnterprise architectureKnowledge managementDatabaseEngineeringArchitecture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Enterprises tend to depend on various legacy applications in supporting their business strategies and in achieving their goals. In order for an enterprise to be efficient and cost-effective, their legacy applications should be seamlessly integrated within and beyond the enterprise. Some research work in enterprise applications integrations (EAI) analyzed the problem, while others proposed solution models for the syntactic and semantic integration of business processes. In this paper, the EAI is considered as a design problem and is analyzed from design point of view. Environment based design (EBD) methodology is applied to handle the integration problem by analyzing and clarifying the design requirements to generate appropriate solutions. A framework is proposed for EAI problems based on the EBD approach. A case study is also provided to show how the approach can be applied within a company to generate satisfactory EAI solutions with low cost, high efficiency, and enhanced scalability.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,208 · 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
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

Citations8
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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