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Enregistrement W4387103802 · doi:10.15446/ing.investig.102248

Towards a Theory of Interoperability of Software Systems

2023· article· en· W4387103802 sur OpenAlexaff
Diana María Torres-Ricaurte, David Chen, Mónica Villavicencio, Carlos Mario Zapata Jaramillo

Notice bibliographique

RevueIngeniería e Investigación · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueService-Oriented Architecture and Web Services
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInteroperabilityAxiomSemantic interoperabilityCross-domain interoperabilityComputer scienceSoftwareSet (abstract data type)Software engineeringKnowledge managementWorld Wide WebMathematicsProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interoperability is a property of software quality that is related to the cooperation between software systems for exchanging information. However, this concept is not well explained or understood. A theory would be useful to explain interoperability in terms of its essential elements and propositions. Theoretical contributions of interoperability are intended to formalize this concept by using common frameworks, models, and meta-models. However, tentative contributions developed in the past have failed to propose a theory of interoperability due to four reasons: (1) a disunified vocabulary is used, (2) the essential elements for describing interoperability are not well identified, (3) only a single level of interoperability is assessed, and (4) interoperability principles are not well formalized. This paper tentatively proposes an axiomatic theory of interoperability as a complementary approach to the existing knowledge. The proposed theory seeks to better formalize the concepts of interoperability and suggest actions aimed at establishing interoperability. After a brief review of related works and the state of the art, a set of axioms and propositions is presented. This theory is evaluated by a group of experts, and an example is presented to illustrate its use. Conclusions and future works are outlined at the end of the paper.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,335
Score d'incertitude au seuil0,654

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2023
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