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Enregistrement W2019243921 · doi:10.1002/nav.20194

On optimality of one‐bug‐look‐ahead policies for a software testing model

2007· article· en· W2019243921 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueNaval Research Logistics (NRL) · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Reliability and Analysis Research
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCounterexampleMonotonic functionSoftwareComputer scienceSample (material)Sense (electronics)Mathematical optimizationMathematical economicsMathematicsDiscrete mathematicsProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The optimality of the One‐Bug‐Look‐Ahead (OLA) software release policy proposed by Morali and Soyer ( Nav Res Logist 50 (2003), 88–104 ) is re‐examined in this paper. A counterexample is constructed to show that OLA is not optimal in general. The optimal stopping approach is then called upon to prove that OLA possesses weaker sense of optimality under conditional monotonicity and the strong sense of optimality holds under a more restrictive sample‐wise monotonicity condition. The NTDS data are analyzed for illustration, and OLA is shown to be robust with respect to model parameters. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2007.

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.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,687
Score d'incertitude au seuil0,943

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,368
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,103 · 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