SpaceConnect: A Framework for Modelling and Managing Behavioral States of Evolutive Agents
Notice bibliographique
Résumé
In the natural world, all objects and entities (agents) evolves and changes their state continually e.g. a village may become "Town". To capture and depict the evolution of agents, a commonly used approach is the utilization of a multi-dimensional model. This model is used in most of traditional and highly powerful analytical systems which data are being represented in multi-dimensional data structure, enabling efficient data tracking and monitoring. Such systems are popular in organizations and institutions that store and interpret historical cumulative data for forecasting and decision-making purposes, such as data warehousing. However, when dealing with unconventional evolutionary spaces, handling and representing the agent’s evolution using a multi-dimensional model becomes challenging. One of the key challenges lies in managing reactive and dynamic data, which are being more specified and solicited, and may include and stimulate a massive amount of knowledge. In this chapter, a meticulous/methodical framework is proposed for modeling and managing of evolving agents or structural entities (metaphors, e.g. Restaurants, Hospitals, Factories, etc.). These agents can exist within the same or different spaces (as organizational structures); they evolve, interact and transit. They are inter-dependent, and have analytical state-full characteristics (so far, seen as expressive dimensions). The framework provides solutions for analysis and prediction, along with an analytical methodology support that shows; how agents evolve, how evolutions propagate, how evolutions stimulate the evolution of other agents etc. The chapter extensively discusses the fundamental features, principles, and foundations that illustrated in preceding work “hyper-space navigational framework renovated with SpaceConnect”, and also experimented with an indicative case study.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».