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Enregistrement W2148428941 · doi:10.1109/edoc.2007.18

Business Process Integration by Using General Rule Markup Language

2007· article· en· W2148428941 sur OpenAlexaff
Milan R. Мilanović, Nima Kaviani, Dragan Gašević, Adrian Giurca, Gerd Wagner, Vladan Devedžić, and Marek Hatala

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBusiness Process Modeling and Analysis
Établissements canadiensAthabasca UniversitySimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusiness ruleRuleMLComputer scienceMarkup languageArtifact-centric business process modelBusiness process modelingSemantics of Business Vocabulary and Business RulesBusiness domainBusiness processProcess managementBusiness Process Model and NotationBusiness process discoveryLeverage (statistics)Software engineeringXMLWorld Wide WebBusinessArtificial intelligenceXHTMLWork in processMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A business process usually includes multiple busi- ness partners that use systems with their business log- ics represented in different rule (or policy) languages. The integration of business processes is a major goal followed by business enterprises and involves the in- terchange of business rules and policies between part- ners. However, the variety of business rules employed by the partners presents a significant burden to the integration of collaborating business systems. In this paper, we propose a solution that enables translating rules and policies defined in different rule languages into a single general rule language (REWERSE I1 Rule Markup Language - R2ML) and processing them in a uniform manner. This provides a unified view of different partners' business rules in an integration process, while permitting the partners to continue to leverage their own business rules without changing their technologies. We show how the concepts of the KAoS policy language can be transformed to R2ML and then from R2ML to the other rule (or policy) lan- guages.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations7
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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