MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2082727576 · doi:10.1145/1290993.1291005

Assessment of Contemporary Modularization Techniques - ACoM'07

2007· article· en· W2082727576 sur OpenAlexaff
Alessandro Garcia, Phil Greenwood, George T. Heineman, Robert J. Walker, Yuanfang Cai, Hong Yul Yang, Elisa Baniassad, Cristina Videira Lopes, Christa Schwanninger, Jianjun Zhao

Notice bibliographique

RevueACM SIGSOFT Software Engineering Notes · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Software Engineering Methodologies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModular programmingPresentation (obstetrics)MainstreamComputer scienceSoftware engineeringModularity (biology)SoftwareWork (physics)Engineering managementEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effective assessment of emerging modularization technologies plays a pivotal role on: (i) a better understanding of their real benefits and drawbacks when compared to conventional development techniques, and (ii) their effective transfer to mainstream software development. This report is intended to summarize the results of the 1st International Workshop on Assessment of Contemporary Modularization Techniques (ACoM'07) held in Minneapolis, USA, May 22, 2007, as part of the 29th International Conference on Software Engineering (ICSE'07). The main purpose of this workshop was to share and pool the collective experience of people interested in and actively working on assessment of innovative modularization techniques. The workshop consisted of an opening presentation, several paper presentations organized into three technical sessions, and four discussion groups. During the workshop presentations and discussions, the authors and participants directly and indirectly reviewed ongoing and previous work and debated a number of important issues on contemporary modularity assessment. The ACoM'07 website, including the electronic version of this report, can be found at . We begin by presenting an overview of our goals and the workshop structure, and then focus on the workshop technical program and results.

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)0,032
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeSans objet
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

Citations13
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueACM SIGSOFT Software Engineering NotesMême sujetAdvanced Software Engineering MethodologiesTravaux en français237 207