Charting Past, Present, and Future Research in the Semantic Web and Interoperability
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
Huge advances in peer-to-peer systems and attempts to develop the semantic web have revealed a critical issue in information systems across multiple domains: the absence of semantic interoperability. Today, businesses operating in a digital environment require increased supply-chain automation, interoperability, and data governance. While research on the semantic web and interoperability has recently received much attention, a dearth of studies investigates the relationship between these two concepts in depth. To address this knowledge gap, the objective of this study is to conduct a review and bibliometric analysis of 3511 Scopus-registered papers on the semantic web and interoperability published over the past two decades. In addition, the publications were analyzed using a variety of bibliometric indicators, such as publication year, journal, authors, countries, and institutions. Keyword co-occurrence and co-citation networks were utilized to identify the primary research hotspots and group the relevant literature. The findings of the review and bibliometric analysis indicate the dominance of conference papers as a means of disseminating knowledge and the substantial contribution of developed nations to the semantic web field. In addition, the keyword co-occurrence network analysis reveals a significant emphasis on semantic web languages, sensors and computing, graphs and models, and linking and integration techniques. Based on the co-citation clustering, the Internet of Things, semantic web services, ontology mapping, building information modeling, bioinformatics, education and e-learning, and semantic web languages were identified as the primary themes contributing to the flow of knowledge and the growth of the semantic web and interoperability field. Overall, this review substantially contributes to the literature and increases scholars’ and practitioners’ awareness of the current knowledge composition and future research directions of the semantic web field.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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