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Enregistrement W1540939690

Challenges in the Application of Feature Modelling in Fixed Line Telecommunications

2007· article· en· W1540939690 sur OpenAlexfundno aff
Charles J. Gillan, Peter Kilpatrick, Ivor Spence, Thomas J. Brown, Rabih Bashroush, Rachel Gawley

Notice bibliographique

RevueUEL Research Repository (University of East London) · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Software Engineering Methodologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityEast China Institute of TechnologyInvest Northern Ireland
Mots-clésComputer scienceFeature (linguistics)Software product lineFeature modelSoftwareNotationSoftware engineeringField (mathematics)Set (abstract data type)Distributed computingSoftware developmentProgramming language
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global telephone system is a complex transmission\nnetwork, the features of which are defined to a very high\nlevel by ITU-T standards. It is therefore a prime candidate\nat which to target the application of software product line\ntechniques, and feature modelling in particular, in order to\nhandle the inherent commonality of protocols and variability\nin equipment functionality. This paper reports on an experimental\nfeature modelling notation and illustrates it with\napplication to the modelling of embedded software for the\ncore network elements. We look at three of the fundamental\nchallenges facing the adoption of feature modelling in\nthe field and explain how we have strived to address these\nwithin our tools set.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,182
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,166 · 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'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

Citations11
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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