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Enregistrement W2484358950 · doi:10.4018/978-1-60566-808-6.ch014

A Multi Agent/HLA Platform for Enterprises Interoperability

2011· book-chapter· en· W2484358950 sur OpenAlexaff
Grégory Zacharewicz, Olivier Labarthe, David Chen, Bruno Vallespir

Notice bibliographique

RevueAdvances in business information systems and analytics book series · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMulti-Agent Systems and Negotiation
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInteroperabilityOntologyComputer scienceSemantic interoperabilityKnowledge managementCross-domain interoperabilityEnterprise modellingReuseEnterprise integrationInformation exchangeSoftware engineeringWorld Wide WebEnterprise softwareEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter aims at proposing an implementation of the federation interoperability concept for information exchange between networked enterprises. This implementation makes use of Multi Agent / HLA paradigm and the emerging concept of Short-Lived Ontology. The authors give first, a review of ongoing researches on Enterprise Interoperability. Then, they recall on Artificial Agent Concept and HLA Standard that appear to be adequate to support simulation and execution of the studied concept. Indeed, on the one hand Agent dialogue fits the concept of information exchange in a federated enterprise interoperability approach, on the other hand the HLA standard, initially designed for military M&S purpose, can be transposed for enterprise interoperability at the implementation level, reusing the years of experiences in distributed systems. From these postulates, we propose the first Agent/HLA Short-Lived Ontology based framework to implement distributed enterprise models from the conceptual level of federated enterprise interoperability approach.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,006

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations4
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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