Managing Dynamic Context to Enable User-Driven Web Integration in the Personal Web
Notice bibliographique
Résumé
The Personal Web is the people-centric instan-tiation of the Smart Internet where informa-tion systems, services and web content are ar-ticulated by users according to their matters of concern. To realize the vision of the Per-sonal Web, the Smart Internet requires infras-tructure to support the user in the integra-tion of personal data and the composition of personal services within a highly dynamic con-text that constitutes the user's Personal Web Sphere. To address these requirements, we pro-pose a user-driven context management frame-work, built on the top of the basic enabling infrastructure of the Personal Web, to support users in the run-time modification of personal context models. The core of our proposal is the management of monitoring concerns by imple-menting feedback loops, where the user acts as the planner of the controller to adapt the mon-itoring strategy by means of using web inter-actions to modify the personal context models. These context models, deployed at three differ-ent levels of abstraction, represent monitoring concerns by defining abstract types of contex-tual entities, the relationships among them and the interactions that the user can instantiate to drive web integration.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».