Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to develop an ontology of eco or natural assets to represent eco asset knowledge at two levels: eco asset metal model and eco asset ontology (EA_Onto). The three objectives of this paper are to: define eco assets explicitly to reach a common understanding of the terms; evaluate the ontology; and discuss a potential area of application. Design/methodology/approach A seven-step methodology was used to develop the proposed ontology: define the scope; develop the eco asset meta model (EA_MM), define taxonomy, code ontology, capture ontology, evaluate ontology and document ontology. Findings The EA_MM was developed to represent eco asset domain knowledge, which was further extended to develop the EA_Onto, explicitly defining the eco asset knowledge in asset management. As a part of evaluation, it was found that the knowledge representation is consistent, concise, clear, complete and correct. Practical implications Theoretically, the proposed ontology is a significant contribution to the body of knowledge in asset management. Practically, the knowledge representation provides a common understanding of eco assets for asset management experts. In addition, it will be used in applications for effective eco asset management. Originality/value The current literature lacks explicit declaration of eco assets, how they are related to built environment for effective integration and how asset management functions are to be applied to accomplish effective eco asset management. Presently, eco assets are managed on an ad hoc basis, which need to be explicitly defined through developing an EA_Onto for implementation in applications for effective eco asset management.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».