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Enregistrement W163530881

Un modèle pour l'ingénierie des systèmes interactifs dédiés à la manipulation de données

2009· dissertation· fr· W163530881 sur OpenAlexaff
Arnaud Blouin

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2009
Typedissertation
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueService-Oriented Architecture and Web Services
Établissements canadiensGRi Simulations (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Software engineering focuses, amongst others, on three development aspects of interactive systems (IS): the link between source data and their target presentations; the conception of the interactive facet; the execution of the same IS on different execution platforms. The evolutions of the web and data, the diversification of execution platforms, and the modern interaction techniques requires a review of the processing of these three aspects. Model-driven engineering (MDE) proposes a solution to the multi-platform execution aspect by grading the conception of IS using different abstraction levels. Our work is based on this principle. Firstly, we defined a mapping language called Malan, dedicated to the link between source data and their target presentations. Malan has the advantages of being: independent of data and HCI platforms ; able to carry out complex calculations for the layout of a target presentation; developed in the data-to-presentation context, contrary to classical transformation languages. Secondly, we developed a conceptual interaction model called Malai, gathering together principles from the major interaction models. Malai aims to: facilitate the conception of the interim feedback of instruments; reuse interactions already defined ; consider an action as a first-class object; describe modern and classical interactions ; generate code for a given execution platform.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0080,009
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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