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Enregistrement W4417250865 · doi:10.1109/models-c68889.2025.00042

On the Challenges of Integrating Digital Twins

2025· article· en· W4417250865 sur OpenAlexaff
Benoit Combemaleo, Jörg Kienzle, Gunter Mussbacher, Pascal Archambault, Jean‐Michel Bruel, Loli Burgueño, Betty H. C. Cheng, Loek Cleophas, Gregor Engels, Damien Foures, Stefan Klikovits, Vinay Kulkarni, Judith Michael, Sébastien Mosser, Houari Sahraoui, Eugene Syriani, Andreas Wortmann

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDigital Transformation in Industry
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la RechercheDeutsche ForschungsgemeinschaftEuropean Commission
Mots-clésKey (lock)Digital ecosystemRepresentation (politics)Synchronization (alternating current)Emerging technologiesConceptual framework

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Digital Twins (DTs) are a key technology for smart ecosystems to provide accurate digital representation of their constituents, e.g., smart buildings, farms, transportation, and citizens, as well as synchronization between the digital and the real subject, and the exploration of what-if scenarios and tradeoff reasoning. To cope with emerging complex socio-technical ecosystems, we need to bring DTs together, which is a challenging endeavor. After giving a historical overview of system adaptation, we review the many enabling technologies that can help with DT integration. Using a smart city as an illuminating example to highlight scenarios that require integration of DTs, we discuss a model-based conceptual framework that identifies DT integration strategies and elaborate on nine key integration challenges that still need to be addressed. We call on the DT community to investigate these challenges.

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)0,000
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: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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