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Enregistrement W2131018255 · doi:10.1109/icws.2008.112

Creating Bioinformatics Semantic Web Services from Existing Web Services: A Real-World Application of SAWSDL

2008· article· en· W2131018255 sur OpenAlexaff
Paul M. K. Gordon, Christoph W. Sensen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScientific Computing and Data Management
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceWS-I Basic ProfileWorld Wide WebWeb serviceOWL-SSemantic WebSemantic Web StackWeb developmentWeb application security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Semantic annotations for WSDL (SAWSDL) is a recently adopted W3C recommendation that provides a mechanism by which WSDL documents can reference external, domain-specific semantic models in order to provide concept-level interoperability of Web Services. Moby is an established protocol for providing semantic Web Services developed by the bioinformatics community: we use Moby to provide a grounding for a SAWSDL implementation in bioinformatics. Our software (Daggoo) allows users to create Moby-compliant semantic Web Services by simply adding SAWSDL markup to existing WSDL files. These new services are compatible with existing Moby services and client software. The Java software we present consists of a proxy servlet, a URI-resolution mechanism, and rule systems for converting back and forth between Moby and XML Schema data formats. As an early implementation of SAWSDL, Daggoo reveals shortcomings in the notation, and several additional technologies needed to achieve real-world semantic interoperability of WSDL-based services. Based on our experience, we suggest how to improve the semantic annotation mechanism, and how to reduce the programming burden for individual service providers. Furthermore, we demonstrate the importance of a semantically-enabled registry for services and data types in facilitating scientist-driven, rather than programmer-driven, Web service choreography.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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