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Record W3168667550 · doi:10.13140/rg.2.2.15219.66088

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

2021· article· fr· W3168667550 on OpenAlexaboutno aff
Louis Bhérer

Bibliographic record

Venuenot available
Typearticle
Languagefr
FieldComputer Science
TopicSemantic Web and Ontologies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette these presente trois applications qui ont ete concues, developpees et deployees dans des cas d’utilisation reels pour Hydro-Quebec, le producteur, transporteur et fournisseur d’electricite provincial du Quebec. Ces applications ont ete creees de facon a presenter des proprietes d’auto-adaptabilite a l’evolution des connaissances de l’entreprise. L’objectif de cette recherche appliquee etait d’evaluer la faisabilite de l’utilisation des technologies du Web semantique pour creer de telles applications Web qui soient utilisables par des utilisateurs debutants. Le developpement de ces trois applications a entraine des contributions propres a chacune d’elle. La premiere application est un navigateur semantique textuel et elle a permis de demontrer qu’il etait possible d’atteindre l’independance conceptuelle grâce aux technologies du Web semantique. La deuxieme application est un constructeur de requetes visuelles SPARQL. Son developpement a principalement permis d’explorer la transposition des fonctionnalites associees a la construction de requetes SQL au langage SPARQL. La troisieme application est un constructeur de vues tirant profit des lecons apprises lors de la realisation des deux applications precedentes. Les contributions associees a cette application comprennent : 1. Une composante logicielle inedite d’exploration ontologique; 2. Une liste de recommandations de modelisation ontologique permettant aux modeles d’etre utilises par des applications adoptant cette methodologie; 3. Une ontologie de visualisation qui est une premiere tentative vers la creation d’un standard afin de guider et personnaliser les interfaces utilisateurs par des annotations faites a meme les ontologies de domaine; 4. Un jeu de preinference permettant la reconciliation du concept d’heritage dans les paradigmes oriente-objets avec le concept de classification du paradigme de la logique de premier ordre; et 5. Une approche permettant de croiser des donnees d’ontologies OWL de maniere ad hoc. Les experimentations presentees dans cette these ont permis de developper une methodologie pour generer des applications auto-adaptatives manoeuvrables par des neophytes, comblant ainsi un manque de la litterature. La faisabilite d’une telle approche a ete prouvee par la mise en production de la troisieme application, generee grâce a cette methodologie, dans les systemes de l’entreprise. Cette recherche permet de croire que de telles applications pourront entrainer une reduction des couts de developpement et de maintenance des logiciels. De plus, la genericite et l’auto-adaptabilite des outils developpes font de cette approche une candidate de choix pour le developpement des applications de l’Industrie 4.0.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: Methods
Teacher disagreement score0.009
Threshold uncertainty score0.021

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.011
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.003
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0040.003
Open science0.0020.003
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.003

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.149
GPT teacher head0.360
Teacher spread0.211 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designTheoretical or conceptual
Domainnot available
GenreMethods

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2021
Admission routes1
Has abstractyes

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