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Enregistrement W2054817449 · doi:10.1504/ijwgs.2006.010805

Classification of the state-of-the-art dynamic web services composition techniques

2006· article· en· W2054817449 sur OpenAlexaff
Atif Alamri, Mohamad Eid

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Web and Grid Services · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueService-Oriented Architecture and Web Services
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceWeb serviceService compositionService (business)Set (abstract data type)Composition (language)Services computingDynamic web pageDatabaseUpgradeDistributed computingBusiness Process Execution LanguageWorld Wide WebService-oriented architectureOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dynamic web service composition can serve applications or users on an on-demand basis. With dynamic composition, the application's capabilities can be extended at runtime so that theoretically an unlimited number of new services can be created from a limited set of service components, thus making applications no longer restricted to the original set of operations specified and envisioned at design and/or compile time. Moreover, dynamic composition is the only means to adapt the behaviour of running components in highly available applications such as, banking and telecommunication systems where services cannot be brought offline to upgrade or remove obsolete services. In this paper, we present a novel classification of the current state-of-the-art dynamic web services composition techniques with attention to the capabilities and limitations of the underlying approaches. The proposed taxonomy of these techniques is derived based on a comprehensive survey of what has been done so far in dynamic web service composition. Finally, we summarise our findings and present a vision for future research work in this area.

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)0,009
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0120,016
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,220 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations92
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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