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Enregistrement W1996036854 · doi:10.1142/s0218194000000079

AN APPROACH TO QUANTITATIVE SOFTWARE ARCHITECTURE SENSITIVITY ANALYSIS

2000· article· en· W1996036854 sur OpenAlexaff
Chung–Horng Lung, K.S. Kalaichelvan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Software Engineering Methodologies
Établissements canadiensNortel (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReference architectureComputer scienceArchitecture tradeoff analysis methodSoftware architecture descriptionRobustness (evolution)Software architectureResource-oriented architectureSoftware engineeringSoftwareSoftware constructionSoftware sizingSoftware systemData miningOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Software architectures are often claimed to be robust. However, there is no explicit and concrete definition of software architecture robustness. This paper gives a definition of software architecture robustness and presents a set of architecture metrics that were applied to real-time telecommunications software for the evaluation of robustness. The purpose of this study is to provide a structured method to support software architecture evaluations and downstream software implementations. The study also expands the software architecture research to quantitative and measurable evaluations as opposed to qualitative assessments. In addition, this paper presents an empirical case study of applying the metrics. The approach and the metrics data provide insights into software architecture sensitivity analysis on system qualities and trade-off analysis among a set of design alternatives to support product evolution.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0100,006
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 GPT0,286
Écart entre enseignants0,269 · 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
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

Citations46
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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