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Enregistrement W1980752297 · doi:10.5555/2486788.2487065

2nd international workshop on green and sustainable software (GREENS 2013)

2013· article· en· W1980752297 sur OpenAlexaff
Patricia Lago, Niklaus Meyer, Maurizio Morisio, Hausi Müller, Giuseppe Scanniello

Notice bibliographique

RevuePORTO Publications Open Repository TOrino (Politecnico di Torino) · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGreen IT and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilitySocial software engineeringSoftwareIncentiveSoftware developmentSoftware Engineering Process GroupComputer sciencePersonal software processEngineering managementSoftware systemGreen computingSoftware engineeringSoftware constructionEngineeringEnergy consumptionOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Engineering green software-intensive systems is critical in our drive towards a sustainable, smarter planet. The goal of green software engineering is to apply green principles to the design and operation of software-intensive systems. Green and self-greening software systems have tremendous potential to decrease energy consumption. Moreover, enterprise software can and should be re-thought to address sustainability issues using innovative business models, processes, and incentives. Monitoring and measuring the greenness of software is critical towards the notion of sustainable and green software. Demonstrating improvement is paramount for users to achieve and affect change. Thus, the theme of GREENS 2015 is Towards a Green Software Body of Knowledge. The GREENS workshop series brings together researchers and practitioners to discuss both the state-of-the-art and state-of-the-practice in green software, including novel ideas, research challenges, methods, experiences, and tools to support the engineering of sustainable and energy efficient software systems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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