Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this article is to explore and conceptualize the Semantic Web as a term that has been widely mentioned in the literature of library and information science. More specifically, its aim is to shed light on the evolution of the Web and to highlight a previously proposed means of attempting to improve automated manipulation of Web-based data in the context of a rapidly expanding base of both users and digital content. Design/methodology/approach – The conceptual analysis presented in this paper adopts a three-dimensional model for the discussion of Semantic Web. The first dimension focuses on Semantic Web’s basic nature, purpose and history, as well as the current state and limitations of modern search systems and related software agents. The second dimension focuses on critical knowledge structures such as taxonomies, thesauri and ontologies which are understood as fundamental elements in the creation of a Semantic Web architecture. In the third dimension, an alternative conceptual model is proposed, one, which unlike more commonly prevalent Semantic Web models, offers a greater emphasis on describing the proposed structure from an interpretive viewpoint, rather than a technical one. This paper adopts an interpretive, historical and conceptual approach to the notion of the Semantic Web by reviewing the literature and by analyzing the developments associated with the Web over the past three decades. It proposes a simplified conceptual model for easy understanding. Findings – The paper provides a conceptual model of the Semantic Web that encompasses four key strata, namely, the body of human users, the body of software applications facilitating creation and consumption of documents, the body of documents themselves and a proposed layer that would improve automated manipulation of Web-based data by the software applications. Research limitations/implications – This paper will facilitate a better conceptual understanding of the Semantic Web, and thereby contribute, in a small way, to the larger body of discourse surrounding it. The conceptual model will provide a reference point for education and research purposes. Originality/value – This paper provides an original analysis of both conceptual and technical aspects of Semantic Web. The proposed conceptual model provides a new perspective on this subject.
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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 | 0,009 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,018 |
| Communication savante | 0,018 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».