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Enregistrement W2326340814 · doi:10.1080/08874417.2013.11645654

The Enterprise and its Architecture: Ontology & Challenges

2013· article· en· W2326340814 sur OpenAlexaff
Leon A. Kappelman, John A. Zachman

Notice bibliographique

RevueJournal of Computer Information Systems · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInformation Technology Governance and Strategy
Établissements canadiensBio-K+ International (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArchitectureEnterprise architectureComputer scienceOntologyKnowledge managementBridging (networking)Information architectureSet (abstract data type)Information systemManagement information systemsEpistemologyEngineeringProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Enterprise 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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0050,020
Communication savante0,0140,021
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,188 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations49
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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