Engineering e-Collaboration Services with a Multi-Agent System Approach
Notice bibliographique
Résumé
With recent advances in mobile technologies and e-commerce infrastructures, there have been increasing demands for the expansion of collaboration services within and across systems. In particular, human collaboration requirements should be considered together with those for systems and their components. Agent technologies have been deployed in order to model and implement e-commerce activities as multi-agent systems (MAS). Agents are able to provide assistance on behalf of their users or systems in collaboration services. As such, we advocate the engineering of e-collaboration support by means of MAS in the following three key dimensions: (i) across multiple platforms, (ii) across organization boundaries, and (iii) agent-based intelligent support. To archive this, we present a MAS infrastructure to facilitate systems and human collaboration (or e-collaboration) activities based on the belief-desire-intension (BDI) agent architecture, constraint technology, and contemporary Web Services. Further, the MAS infrastructure also provides users with different options of agent support on different platforms. Motivated by the requirements of mobile professional workforces in large enterprises, the authors present their development and adaptation methodology for e-collaboration services with a case study of constraint-based collaboration protocol from a three-tier implementation architecture aspect. They evaluate our approach from the perspective of three main stakeholders of e-collaboration, which include users, management, and systems developers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».