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Enregistrement W97556283

WEB-BASED COLLABORATIVE DECISION SUPPORT SERVICES: CONCEPT, CHALLENGES AND APPLICATION

2006· article· en· W97556283 sur OpenAlexaff
Lei Wang, Qiuming Cheng

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographic Information Systems Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceDecision support systemKnowledge managementWeb serviceMetadataR-CASTWorld Wide WebData scienceBusiness decision mappingData mining
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The complexity of spatial decision-making makes it difficult for individual organization to deal effectively with decision making. Difficulty in linking data, analysis tools and models across organization is one of the barriers to be overcome in developing integrated spatial decision-making. By facilitating an inter-organizational decision-making process through information exchange, knowledge and model sharing, collaboration can be used to resolve conflicts and reduce uncertainty. Web-based spatial decision support systems (SDSS) can increase public access and involvement in inter-organizational collaborative decision-making. However, most web-based SDSS are application-specific DSS consist of software, data, and model for a specific decision problem. Most of these systems utilize different types of Internet technologies and framework, and cannot share their data and model with each other. There are no generic tools that would accept user data online, supporting data, software and model sharing and hence act as a webbased decision support service. Therefore, it is required to develop a standardized framework for Web-based Collaborative Decision Support Services (WCDSS), supporting information exchange and knowledge, software and model sharing from different organizations on the web. Such a WCDSS supply both metadata services, geodata services and geoprocessing services to help collaborative decision-making, not only support distributed data sharing and services, but also support distributed software sharing and model sharing. This WCDSS can play an important role to establish a collaborative mechanism across organizational boundaries for spatial decision-making support. This paper will give a detail literature review analysis of WCDSS, concluding the historical route towards WCDSS and its research progress and challenges. Then using web-based weights of evidence model for flowing well prediction as a case study, a conceptual framework of WCDSS will be proposed. Based on this conceptual framework, a prototype system will be designed to support the information exchange and knowledge, software and model sharing from different organizations on the web.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,994

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeSans objet
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

Citations18
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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