MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1982261875 · doi:10.1145/505894.505905

WoSEF

2001· article· en· W1982261875 sur OpenAlexaff
Susan Elliot Sim, Rainer Koschke

Notice bibliographique

RevueACM SIGSOFT Software Engineering Notes · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueModel-Driven Software Engineering Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceXMLSoftware engineeringWorld Wide WebSession (web analytics)Unified Modeling LanguageNotationProgramming languageMetamodelingSoftwareLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A workshop was held at ICSE 2000 in Limerick, Ireland to further efforts in the development of a standard exchange format (SEF) for data extracted from and about source code. WoSEF (Workshop on Standard Exchange Format) brought together people with expertise in a variety of formats, such as RSF, TA, GraX, FAMIX, XML, and XMI, from across the software engineering discipline. We had five sessions consisting of a presentation and discussion period and a working session with three subgroups. The five sessions were: 1) Survey and Overview, 2) Language-level schemas and APIs, 3) High-level schemas, 4) MOF/XMI/UML and CDIF, and 5) Meta schemas and Typed Graphs. During that time we reviewed previous work and debated a number of important issues. This report includes descriptions of the presentations made during these sessions. The main result of the workshop is the agreement of the majority of participants to work on refining GXL (Graph eXchange Language) to be the SEF. GXL is an XML-based notation that uses attributed, typed graphs as a conceptual data model. It is currently a work in progress with contributors from reverse engineering and graph transformation communities in multiple countries. There is a great deal of work to be done to finalise the syntax and to establish reference models for schemas. Anyone interested is welcome to join the effort and instructions on how to get involved are found at the end of the workshop report. Three papers from the workshop have been reprinted here to promote reflection and encourage participation in the work to develop an SEF.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,473
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4730,355

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations17
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueACM SIGSOFT Software Engineering NotesMême sujetModel-Driven Software Engineering TechniquesTravaux en français237 207