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Enregistrement W3118932225 · doi:10.5539/nct.v5n2p15

A Comparative Study of Formal Approaches for Web Service Oriented Architecture

2020· article· en· W3118932225 sur OpenAlexvenueno aff
Meftah Mohammed Chara Eddine

Notice bibliographique

RevueNetwork and Communication Technologies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueService-Oriented Architecture and Web Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceWeb serviceOrchestrationSoftware engineeringService-oriented architectureExecutableWeb modelingWS-PolicyBusiness Process Execution LanguageWS-I Basic ProfileWorld Wide WebWeb standardsWeb developmentWeb application securityProgramming languageWeb intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The security in web service oriented architecture (WSOA) development has become a critical need and goal. WSOA as service-oriented architecture (SOA) designs the software as services and uses the services as platforms. Web services orchestration describes how web services can interact with each other from an operational perspective. Many languages allow expression of executable processes to implementing web services orchestration. These languages are used to describe how the interactions between multiple services are coordinated to achieve a goal. However, the operational semantics of each of the structures of these languages is not formally defined and they have limitations regarding the reasoning and the verification of the web services compositions. Several studies and approaches have been proposed in this context, are devoted to the formalization of web services orchestrations and allow some verification of their behavior; these approaches are partial solutions to the problem of development of the safe composition. We explore the advantages and limitations of more than fourteen approaches and research work. We propose a model for comparison between works, studies, and approaches in this field. The proposed model adopts the concepts of the formalization and the automation of development processes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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