MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2487642722 · doi:10.4018/978-1-59904-277-0.ch008

Business Process Modeling with the User Requirements Notation

2007· book-chapter· en· W2487642722 sur OpenAlexaff
Michael Weiß, Daniel Amyot

Notice bibliographique

RevueAdvances in e-business research series · 2007
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Software Engineering Methodologies
Établissements canadiensUniversity of OttawaCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNotationComputer scienceUSableBusiness process modelingBusiness processBusiness Process Model and NotationArtifact-centric business process modelBusiness ruleSoftware engineeringProcess modelingProcess (computing)Process managementSystems engineeringEngineeringWork in processWorld Wide WebProgramming languageOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter demonstrates how the user requirements notation (URN) can be used to model business processes. URN combines goals and scenarios in order to help capture and reason user requirements prior to detailed design. In terms of application areas, this emerging standard targets reactive systems in general, with a particular focus on telecommunications systems and services. This chapter argues that the URN can also be applied to business process modeling. To this end, it illustrates the notation, its use, and its benefits with a supply chain management case study. It then briefly compares this approach to related modeling approaches, namely, use case-driven design, service-oriented architecture analysis, and conceptual value modeling. The authors believe that a URN-based approach will provide usable and useful tools to assist researchers and practitioners with the modeling, analysis, integration, and evolution of existing and emerging business processes.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,009
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,006

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,261 · 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
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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvances in e-business research seriesMême sujetAdvanced Software Engineering MethodologiesTravaux en français237 207