Méthodologie de génération d’applications auto-adaptatives \ngrâce à un cadre de développement dirigé par les ontologies
Bibliographic record
Abstract
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.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.003 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".