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Enregistrement W1638356594

A survey of trace exploration tools and techniques

2004· article· en· W1638356594 sur OpenAlexaff
Abdelwahab Hamou‐Lhadj, Timothy C. Lethbridge

Notice bibliographique

RevueConference of the Centre for Advanced Studies on Collaborative Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware System Performance and Reliability
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTRACE (psycholinguistics)Computer scienceReuseVisualizationTerminologyContext (archaeology)Data scienceData visualizationSoftware engineeringData miningEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The analysis of large execution traces is almost impossible without efficient tool support. Lately, there has been an increase in the number of tools for analyzing traces generated from object-oriented systems. This interest has been driven by the fact that polymorphism and dynamic binding pose serious limitations to static analysis. However, most of the techniques supported by existing tools are found in the context of very specific visualization schemes, which makes them hard to reuse. It is also very common to have two different tools implement the same techniques using different terminology. This appears to result from the absence of a common framework for trace analysis approaches. This paper presents the state of the art in the area of trace analysis. We do this by analyzing the techniques that are supported by eight trace exploration tools. We also discuss their advantages and limitations and how they can be improved.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0130,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,204
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,218 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations133
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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