Comparing Information Structures Used in the Maritime Defence and Security Domain
Notice bibliographique
Résumé
As assets are engaged to collect data and intelligence on the entities or parties of interest to a defense or security operation, much of the collected data are represented in electronic form and subsequently stored in an assortment of files or databases. It is also typical that these data or information need to be shared with others involved in the investigation, task group, coalition, or security force. The effectiveness of this sharing is ultimately judged by how well the receiving party understands the information it has received. In this paper we examine the commonality of concepts between information systems in the Canadian defense and security regime. Specifically, we consider components of the National Information Exchange Model (NIEM), the Canadian Naval Positioning Repository (NPR), a port clearance structure, and a messaging structure that evolved out of a Canadian defense research and development effort. We then investigate the performance of graph-based approaches for automatic schema matching over these schemas. The information structures, or schemas, are examined using the open-source software for combining match algorithms (COMA). Results of the investigation show how the diverse terminology in maritime defense and security introduces unnecessary differences in the vocabularies (e.g., using vessel, ship, or identity as the descriptor for an object). Results also show how discrepancies are introduced through data typing, the structure itself, and semantics. Overall, the investigation indicates that the graph-based methods do not appear to offer a way of automating structure matching while maintaining confidence in the output for schema used across the different systems underlying the Canadian MDA.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».