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Enregistrement W2489605283 · doi:10.4018/978-1-60566-092-9.ch022

Web Services Management

2011· book-chapter· en· W2489605283 sur OpenAlexaff
Farhana Zulkernine, Pat Martin

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueService-Oriented Architecture and Web Services
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorld Wide WebComputer scienceWeb serviceWeb modelingWeb developmentWeb standardsWS-PolicyWeb APIWS-AddressingHTMLData WebWeb serverWeb navigationWeb pageWS-I Basic ProfileWeb application securityThe Internet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The widespread use and expansion of the World Wide Web has revolutionized the discovery, access, and retrieval of information. The Internet has become the doorway to a vast information base and has leveraged the access to information through standard protocols and technologies like HyperText Markup Language (HTML), active server pages (ASP), Java server pages (JSP), Web databases, and Web services. Web services are software applications that are accessible over the World Wide Web through standard communication protocols. A Web service typically has a Webaccessible interface for its clients at the front end, and is connected to a database system and other related application suites at the back end. Thus, Web services can render efficient Web access to an information base in a secured and selective manner. The true success of this technology, however, largely depends on the efficient management of the various components forming the backbone of a Web service system. This chapter presents an overview and the state of the art of various management approaches, models, and architectures for Web services systems toward achieving quality of service (QoS) in Web data access. Finally, it discusses the importance of autonomic or self-managing systems and provides an outline of our current research on autonomic Web services.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,348
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,200 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations6
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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