Notice bibliographique
Résumé
A database schema should consist of structures and semantic integrity constraints. Se mantic integrity constraints (SICs) are invariant restrictions on the static states of the stored data and the state transitions caused by the primitive operations: insertion, dele tion, or update. Traditionally, database design has been carried out on an ad hoc basis and focuses on structure and efficiency. Although the E-R model is the popular concep tual modelling tool, it contains few inherent SICs. Also, although the relational database model is the popular logical data model, a relational database in fourth or fifth normal form may still represent little of the data semantics. Most integrity checking is distributed to the application programs or transactions. This approach to enforcing integrity via the application software causes a number of problems. Recently, a number of systems have been developed for assisting the database design process. However, only a few of those systems try to help a database designer incorporate SICs in a database schema. Furthermore, current SIC representation languages in the literature cannot be used to represent precisely the necessary features for specifying declarative and operational semantics of a SIC, and no modelling tool is available to incorporate SICs. This research solves the above problems by presenting two models and one subsystem. The E-R-SIC model is a comprehensive modelling tool for helping a database designer in corporate SICs in a database schema. It is application domain-independent and suitable for implementation as part of an automated database design system. The SIC Repre sentation model is used to represent precisely these SICs. The SIC elicitation subsystem would verify these general SICs to a certain extent, decompose them into sub-SICs if necessary, and transform them into corresponding ones in the relational model. A database designer using these two modelling tools can describe more data semantics than with the widely used relational model. The proposed SIC elicitation subsystem can provide more modelling assistance for him (her) than current automated database design systems.
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 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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
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 ».