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Enregistrement W4283032468 · doi:10.1145/3534520

Facilitating Asynchronous Collaboration in Scientific Workflow Composition Using Provenance

2022· article· en· W4283032468 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ACM on Human-Computer Interaction · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScientific Computing and Data Management
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkflowComputer scienceSoftware versioningAsynchronous communicationWorkflow management systemSoftware engineeringVariety (cybernetics)Data scienceCollaborative softwareSoftwareWorkflow technologyWorld Wide WebDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advances in scientific domains are led to an increase in the complexity of the experiments. To address this growing complexity, scientists from different domains require to work collaboratively. Scientific Workflow Management Systems (SWfMSs) are popular tools for data-intensive experiments. To the best of our knowledge, very few of the existing SWfMSs support collaboration, and it is not efficient in many cases. Researchers share a single version of the workflow in existing collaborative data analysis systems, which increases the chance of interference as the number of collaborators grows. Moreover, for effective collaboration, contributors require a clear view of the project's status, the information that existing SWfMSs do not provide. Another significant problem is most scientists are not capable of adding collaborative tools to existing SWfMSs, and they need software engineers to take on this responsibility. Even for software engineers such tasks could be challenging and time consuming. In this paper, we attempted to address this crucial issue in scientific workflow composition and doing so in a collaborative setting. Hence, we propose a tool to facilitate collaborative workflow composition. This tool provides branching and versioning, which are standard version control system features to allow multiple researchers to contribute to the project asynchronously. We also suggest some visualizations and a variety of reports to increase group awareness and help the scientists to realize the project's status and issues. As a proof of concept, we developed an API to capture the provenance data and provide collaborative tools. This API is developed as an example for software engineers to help them understand how to integrate collaborative tools into any SWfMS. We collect provenance information during workflow composition and then employ it to track workflow versions using the proposed collaborative tool. Prior to implementing the visualizations, we surveyed to discover how much the proposed visualizations could contribute to group awareness. Moreover, in the survey we investigated to what extent the proposed version control system could help address shortcomings in collaborative experiments. The survey participants provided us with valuable feedback. In future, we will use the survey responses to enhance the proposed version control system and visualizations.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,478
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,143
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,268 · 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