The Enterprise and its Architecture: Ontology & Challenges
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
AbstractEnterprise Architecture (EA) is a set of concepts and practices based on holistic systems thinking, principles of shared language, and the long-standing disciplines of engineering and architecture. EA represents a change in how we think about and manage information technologies (ITs) and the organizations they serve. Many existing organizational activities are EA-type activities, but done in isolation, by different groups, using different tools, models, and vernaculars. EA is about bridging the chasms among these activities, from strategy to operations, and better aligning, integrating, optimizing, and synergizing the whole organization. This article: (1) posits that EA is about the architecture of the entire enterprise including its ITs; (2) describes an ontology for the information needed to holistically define and represent that architecture; and (3) asserts that this raises significant challenges for information system (IS) professionals, educators, and researchers who, like those in most other disciplines and professions, tend toward reductionist specializations.KeywordsEnterprise architecturecommunicationdesignIndustrial AgeInformation Ageinformation systemlanguagelearning organizationontologyorganizationreductionismreductionistrequirementsrequirements analysis and designsocio-technicalsystems analysistechnologytrends
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle