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Enregistrement W1826834360 · doi:10.1109/wcre.1998.723197

Distributed Objects and Software Application Wrappers: A Vehicle for Software Re-engineering

2005· article· en· W1826834360 sur OpenAlexaff
Kostas Kontogiannis

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBusiness Process Modeling and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSoftware engineeringLegacy systemComponent-based software engineeringComponent (thermodynamics)DocumentationSoftware systemSystems engineeringSoftwareReverse engineeringEngineeringOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is always difficult to ensure the success of a re-engineering project. It takes careful planning to set the objectives and pursue realistic solutions that can be both technically feasible, and have a high benefit to investment ratio. A fundamental requirement for software re-engineering is to ?understand? what and how the existing system delivers its functionality. These tasks can be addressed by re-documentation and design recovery techniques. However, it is not always necessary to re-engineer a system from ground up, and by understanding all of its implementation details. It is a common a scenario in industry, to move towards a software evolutionary pattern in which a legacy system need to be migrated and used in a new operating environment, or be integrated as a component of a new application. Some refer to this pattern as continuous engineering. The requirement in which a re-engineering project is based on the re-use of existing host applications and data with minimal rewriting is too common to be ignored. Within this framework, architectural design recovery of a system, with respect to its major components and its major interfaces, offers a gateway to making legacy system components available to other applications. Distributed Object Technology hides implementation details of these components and provides a vehicle that exposes public interfaces for the legacy system.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,011
Communication savante0,0100,020
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations2
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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