Notice bibliographique
Résumé
A Geographical Information System (GIS) is a system that captures, analyzes, and manages any spatially referenced data. One common problem in the GIS community is how to generate and publish customized web maps. The existing solutions either deal with spatial data directly which does not allow for applying the customized features, or require and rely on advanced and specialized programming skills. We believe that applying Service Oriented Architecture (SOA) to GIS can improve the interoperability of different GISs and can combine different GISs to provide customized web maps using a web service orchestration language. In this paper, we present a novel solution that applies SOA and Business Process Execution Language (BPEL) to orchestrate web map services into a customized web map. The process of requesting a map layer from a map service provider is an invocation of the remote GIS map service. The process of generating a customized web map becomes a process of combining different GIS map services into a BEPL process. This makes it possible to generate the business logic in BPEL first and then execute it to obtain a new map. Ideally, once the process is generated in BPEL, it can be plugged into any GIS system. This new solution generates a single new map after all layers are combined together, while the existing Asynchronous JavaScript and XML (AJAX) based solution gives a stack of map layers and the layers cannot be saved as one map. We have implemented a framework for the map creator to combine map layers published by different map service providers into a single new map, save the map composition process logic, and publish the new map as a service. Also, the framework provides map brokers more control of and easier interaction with the map composition process.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».