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Enregistrement W2140020370 · doi:10.1145/1151454.1151499

An ontology of trust

2006· article· en· W2140020370 sur OpenAlexaff
Jingwei Huang, Mark S. Fox

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAccess Control and Trust
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransitive relationComputer scienceSemantics (computer science)Computational trustWeb of trustTrust anchorOntologyTrust management (information system)Express trustSemantic WebKnowledge managementWorld Wide WebEpistemologyReputationComputer securityMathematicsSociologyProgramming languagePublic relationsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper formalizes the semantics of trust and studies the transitivity of trust. On the Web, people and software agents have to interact with "strangers". This makes trust a crucial factor on the Web. Basically trust is established in interaction between two entities and any one entity only has a finite number of direct trust relationships. However, activities on the Web require entities to interact with other unfamiliar or unknown entities. As a promising remedy to this problem, social networks-based trust, in which A trusts B, B trusts C, so A indirectly trusts C, is receiving considerable attention. A necessary condition for trust propagation in social networks is that trust needs to be transitive. However, is trust transitive? What types of trust are transitive and why? There are no theories and models found so far to answer these questions in a formal manner. Most models either directly assume trust transitive or do not give a formal discussion of why trust is transitive. To fill this gap, this paper constructs a logical theory of trust in the form of ontology that gives formal and explicit specification for the semantics of trust. Based on this formal semantics, two types of trust -- trust in belief and trust in performance are identified, the transitivity of trust in belief is formally proved, and the conditions for trust propagation are derived. These results give theoretical evidence to support making trust judgment using social networks on the Web.

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)0,007
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,012
Communication savante0,0080,016
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,302 · 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
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

Citations91
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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