Towards the Semantic Grid: A State of the Art Survey of Semantic Web Services and their Applicability to Collaborative Design, Engineering, and Procurement
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Today, organizations within the engineering and manufacturing domains place as much emphasis on the management and flow of knowledge through a value chain as they do commodities that are more tangible in nature. For example, parts suppliers in the Canadian automotive sector are often asked to collaborate with auto manufacturers in designing and engineering their product, instead of simply producing and supplying it. Such fundamental changes in the overarching economics of this industry have led to a greater focus on collaboration, both in terms of communicating across geographic divides to design components, as well as new requirements to merge heterogeneous data stores in order to manage this distributed procurement process. Our work on this project centred on finding solutions to the above by surveying the state of the industry, as well as assessing the potential employability of related tools in the workplace. It was concluded that the Access Grid (a low-cost, open-source videoconferencing platform) held significant potential to facilitate the high-quality sharing of audiovisual material, while semantic technologies (the “semantic web” and “semantic web services”) represented a feasible solution to the issues of data integration. When combined, these technologies form the “semantic grid”, the focus of this paper. Overall, it is concluded that the past and present business success of this ICT in the information management sector may, with future work, link databases with the visualization interface to provide concurrent cost-benefit analyses.
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle