Designing business processes and communication structures for e-business using ontology-based enterprise models with mathematical models
Notice bibliographique
Résumé
Organizations are apprehensive about developing e-business systems because the endeavor is novel. If ebusiness is considered as the conduct of business using the Internet—a network of networks—then ebusiness systems design can be represented as a network design problem. This paper outlines an approach for analysis and design of business process and communications structure networks for e-business. Network design alternatives are generated by applying best practices and design principles to business requirements, using ontology-based enterprise models. Alternatives then are modeled mathematically for analysis and comparison. Domains relevant for e-business systems design are described, formally and systematically, using this approach. These formal descriptions are general axioms, used to logically and mathematically infer prescriptions for specific design problems. These descriptions and prescriptions are sharable and re-usable. The mathematical models are developed using known algorithms, heuristics, and formulae. Therefore, fidelity of prescriptions based on these models can be objectively justified. Due to these characteristics, models developed using this technique are especially useful for developing novel ebusiness systems. An example application of this technique is presented, and research questions addressed using the approach are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».