Investigation of the Lack of Common Understanding in the Discipline of Enterprise Architecture : A Systematic Mapping Study
Notice bibliographique
Résumé
The number of publications, along with the organization of new conferences are a couple of the relevant elements that usually indicate the progress of an area of study over the years. This is definitely true in the case of the Enterprise Architecture (EA) discipline, which went from having its first journal article published in 1989 to over two hundred published articles by 2015. But in spite of this evolution, EA is still suffering from a considerable lack of common understanding. It has become very important to investigate the current state of affairs concerning the EA discipline through its relevant publications in order to shed some light on this challenge. 171 journal papers published between 1990 and 2015 were systematically selected and examined in order to accomplish this investigation. The quantitative and qualitative findings of this examination show that EA is a young discipline which raises a growing interest in recent years. This examination also confirms the lack of common understanding in EA, which can be observed in the different descriptions of the term "enterprise architecture," and in the diversity of perspective with regards to the whole discipline. Several issues related to this lack has been reported, such as multidisciplinary issue, language issue, structure of research and mode of observation issues. The major issue concerns the absence of enough research to shed some light on this challenge. In addition to this investigation, helpful directions for future research in this area was proposed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,050 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,043 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».