An Intentional Approach to the Engineering of Knowledge-intensive Service Systems
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an Intentional Architectural Framework for developing Knowledge-Intensive Service System Architectures (IAF-KISSA). This framework enables the specification and evaluation of knowledge-intensive service systems (KISS) architectures at the levels of network, performance, engagement, and activities. A chosen architecture then allows designing, developing, and adapting a KISS throughout its lifecycle. This research is motivated by the lack of service systems engineering (SSE) methods specifically created for KISS, despite their economic importance in industrialized economies. Examples of KISS include joint innovation initiatives and IT outsourcing contracts. KISS possess a number of distinctive characteristics, including: the knowledge-intensity of their processes and outputs; the inter-organizational coproduction of outputs, and the multi-stakeholder perspective that drives the evaluation of these systems’ performance. SSE aims to define and discover dynamic relationships among entities in order to plan, design, and adapt services systems to cocreate value [1], [2]. SSE calls for a change in perspective in service engineering, from services as products to services as socio-technical systems where actors and resources are configured to collaboratively create value. An important challenge for the field of SSE is the creation of advanced models, methods, and tools for developing service system architectures. However, current service system architectures typically retain a functional and provider perspective on service systems operations without accounting for KISS characteristics. Using an intentional approach leads to modeling a service system in terms of agents, goals, strategies, and dependencies, thus addressing these concerns by moving from a functional to a strategic level of analysis [4]. Using an intentional approach to architecting KISS is thus ideally suited to their social and behavioral complexity. IAF-KISSA contributes a novel approach for architecting KISS, a type of service system that has hitherto been beyond the scope of SSE. Moreover, given the importance of knowledge for all types of service systems [2], IAF-KISSA could provide an innovative manner in which to architect service systems in general.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».