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Enregistrement W38566936 · doi:10.3389/fpsyg.2024.1287470

Service-Oriented Enterprises and Architectures: State of the Art and Research Opportunities

2007· article· en· W38566936 sur OpenAlexfundno aff
Padmal Vitharana, Kumar Bhaskaran, Hemant Jain, Harry J. Wang, J. Leon Zhao

Notice bibliographique

RevueAmericas Conference on Information Systems · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueService-Oriented Architecture and Web Services
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research CouncilCanada Research Chairs
Mots-clésService-orientationService (business)Process managementSupply chainKnowledge managementBusinessService managementBusiness processComputer scienceSupply chain managementMarketingWork in process

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To survive in the global marketplace, organizations need to continually adapt to the changing business environment. Information systems play an ever increasing role in helping organizations achieve this objective. Recently, there has been considerable attention paid to the service orientation and how it could alter the way organizations function and their relationships with business partners such as suppliers. In this research, we focus on service-oriented enterprises and architectures. In doing so, we bring to the fore the current state of the art in the emerging service paradigm. Service-oriented computing is revolutionizing the way corporations manage information so as to enable streamlining the various stages of computing including strategic planning, business process management, operations processing, and information technology services. We demonstrate how the application of service orientation to a supply chain will lead to service-centric supply chains that offer significantly more enterprise agility. We also discuss opportunities for future research in the new paradigm.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,011
Études des sciences et des technologies0,0010,008
Communication savante0,0140,032
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations23
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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