An exploration of the many ways to approach the discipline of enterprise architecture
Notice bibliographique
Résumé
Despite growing interest in enterprise architecture (EA) around the world in recent years, a lack of common understanding is frequently described by EA researchers/practitioners. We conducted a systematic mapping study and it revealed that the extent to which the authors/researchers are focused on EA, the sectors in which they are working, the academic disciplines in which they have studied, the countries where their affiliated organizations are located, the subject areas of the journals/publishers of their publications and the way they have approached EA and its practitioners are some major elements that might influence the existing uniformity in EA. In addition, this study demonstrates how important it is to pay attention to the definition of ‘enterprise architecture’ itself. The contribution of this study is the organization of the EA literature according to three major questions concerning ‘who’ have been published in the literature, ‘where’ they have been located and ‘what’ their publications are about. This helps to better identify sources of variety which could be on the basis of the lack of common understanding in EA and provides practitioners and stakeholders a better understanding of this challenge. This also provides relevant directions for future studies.
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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 | 0,022 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,019 |
| Communication savante | 0,025 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».