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Enregistrement W2167450382 · doi:10.1109/cscwd.2006.253245

Multi-Model Driven Collaborative Development Platform for Service-Oriented e-Business Systems

2006· article· en· W2167450382 sur OpenAlexaff
Yinsheng Li, Ying Huang, Xiaohua Lu, Xingdong Shi, Weiming Shen, Hamada Ghenniwa

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueService-Oriented Architecture and Web Services
Établissements canadiensWestern UniversityNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceBusiness process modelingBusiness processProcess managementArtifact-centric business process modelService (business)Service-oriented architectureBusiness Process Model and NotationSoftware engineeringBusiness ruleBusiness modelProcess (computing)Service delivery frameworkKnowledge managementEngineering managementWeb serviceWorld Wide WebEngineeringBusinessWork in processOperations managementOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Service-oriented architecture can improve e-business applications to be integrated and flexible. This paper proposes a multi-model driven collaborative development platform for service-oriented e-business systems. The platform provides three views, i.e., business view, process view, and service view to support service-oriented software engineering, top-down business planning and bottom-up service-oriented application development. Business and technical consultants can collaborate from distributed sites of, e.g., clients and IT vendors to provide their clients' with rapid development and demonstration. The proposed platform is driven by three models, i.e., service meta model, process model and business model. All of the three models support semantic description and rational operations, and facilitate intelligent service discovery, process execution and business-business integration. Concepts and implementation issues about the proposed platform has been presented in this paper. The platform has been developed and deployed in an innovation centre to be evaluated by visiting customers

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations13
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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