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Enregistrement W2054268031 · doi:10.1109/icebe.2011.56

Managing and Delivering Trustworthy Context-Dependent Services

2011· article· en· W2054268031 sur OpenAlexaff
Naseem Ibrahim, Vangalur Alagar, Mubarak Mohammad

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueService-Oriented Architecture and Web Services
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceService-oriented architectureService (business)Differentiated serviceService designService delivery frameworkService discoveryContext (archaeology)ArchitectureService providerService layerSoftware engineeringKnowledge managementWorld Wide WebWeb serviceBusinessSoftware deployment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Service-oriented architecture (SOA) is emerging as the future of distributed computing and enterprise application development. The two key issues in service-oriented applications should be that every provided service meets the expected trust level set by the service requester, and the provided service satisfies its contract in the context of service provision. In order to enforce these issues, it is necessary to specify in the service its trustworthiness properties, and the relationship between its contracts and the contexts in which it is to be provided. However, current approaches have failed to specify them. The FrSeC architecture proposed in this paper aims to remedy this situation. The architecture supports the specification, publication, discovery, selection, and composition of services, where a service with its functional and nonfunctional aspects is bound to a context-driven contract. A family of Service Provision Specification Languages (SPSL) is introduced to specify the architectural elements. The semantic domain behind SPSL is an abstract architecture description formalism based on set theory and logic. This paper provides an overview of FrSeC framework and gives SPSL descriptions for Service Registry, and Service Requester in FrSeC.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,757
Score d'incertitude au seuil0,545

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,179 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations7
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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