A Semantic Metadata Enrichment Software Ecosystem (SMESE) Based on a Multi-Platform Metadata Model for Digital Libraries
Notice bibliographique
Résumé
Software industry has evolved to multi-product and multi-platform development based on a mix of proprietary and open source components. Such integration has occurred in software ecosystems through a software product line engineering (SPLE) process. However, metadata are underused in the SPLE and interoperability challenge. The proposed method is first, a semantic metadata enrichment software ecosystem (SMESE) to support multi-platform metadata driven applications, and second, based on mapping ontologies SMESE aggregates and enriches metadata to create a semantic master metadata catalogue (SMMC). The proposed SPLE process uses a component-based software development approach for integrating distributed content management enterprise applications, such as digital libraries. To perform interoperability between existing metadata models (such as Dublin Core, UNIMARC, MARC21, RDF/RDA and BIBFRAME), SMESE implements an ontology mapping model. SMESE consists of nine sub-systems: 1) Metadata initiatives & concordance rules; 2) Harvesting of web metadata & data; 3) Harvesting of authority metadata & data; 4) Rule-based semantic metadata external enrichment; 5) Rule-based semantic metadata internal enrichment; 6) Semantic metadata external & internal enrichment synchronization; 7) User interest-based gateway; 8) Semantic master catalogue. To conclude, this paper proposes a decision support process, called SPLE decision support process (SPLE-DSP) which is then used by SMESE to support dynamic reconfiguration. SPLE-DSP consists of a dynamic and optimized metadata-based reconfiguration model. SPLE-DSP takes into account runtime metadata-based variability functionalities, context-awareness and self-adaptation. It also presents the design and implementation of a working prototype of SMESE applied to a semantic digital library.
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 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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».