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Enregistrement W6992829979

Méthodologie de génération d’applications auto-adaptatives
\ngrâce à un cadre de développement dirigé par les ontologies

2021· other· fr· W6992829979 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueEspace École de technologie supérieure (École de technologie supérieure) · 2021
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDatabase queryDomain (mathematical analysis)Context (archaeology)Digital humanities
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette thèse présente trois applications qui ont été conçues, développées et déployées dans des cas d’utilisation réels pour Hydro-Québec, le producteur, transporteur et fournisseur d’électricité provincial du Québec. Ces applications ont été créées de façon à présenter des propriétés d’auto-adaptabilité à l’évolution des connaissances de l’entreprise. L’objectif de cette recherche appliquée était d’évaluer la faisabilité de l’utilisation des technologies du Web sémantique pour créer de telles applications Web qui soient utilisables par des utilisateurs débutants. \n \nLe développement de ces trois applications a entrainé des contributions propres à chacune d’elle. La première application est un navigateur sémantique textuel et elle a permis de démontrer qu’il était possible d’atteindre l’indépendance conceptuelle grâce aux technologies du Web sémantique. La deuxième application est un constructeur de requêtes visuelles SPARQL. Son développement a principalement permis d’explorer la transposition des fonctionnalités associées à la construction de requêtes SQL au langage SPARQL. La troisième application est un constructeur de vues tirant profit des leçons apprises lors de la réalisation des deux applications précédentes. Les contributions associées à cette application comprennent : 1. Une composante logicielle inédite d’exploration ontologique; 2. Une liste de recommandations de modélisation ontologique permettant aux modèles d’être utilisés par des applications adoptant cette méthodologie; 3. Une ontologie de visualisation qui est une première tentative vers la création d’un standard afin de guider et personnaliser les interfaces utilisateurs par des annotations faites à même les ontologies de domaine; 4. Un jeu de préinférence permettant la réconciliation du concept d’héritage dans les paradigmes orienté-objets avec le concept de classification du paradigme de la logique de premier ordre; et 5. Une approche permettant de croiser des données d’ontologies OWL de manière ad hoc. \n \nLes expérimentations présentées dans cette thèse ont permis de développer une méthodologie pour générer des applications auto-adaptatives manoeuvrables par des néophytes, comblant ainsi un manque de la littérature. La faisabilité d’une telle approche a été prouvée par la mise en production de la troisième application, générée grâce à cette méthodologie, dans les systèmes de l’entreprise. Cette recherche permet de croire que de telles applications pourront entraîner une réduction des coûts de développement et de maintenance des logiciels. De plus, la généricité et l’auto-adaptabilité des outils développés font de cette approche une candidate de choix pour le développement des applications de l’Industrie 4.0.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,277 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreMéthodes

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
Publié2021
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