User-friendly approach for handling performance parameters during predictive software performance engineering
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.
Notice bibliographique
Résumé
A Software Product Line (SPL) is a set of similar software systems that share a common set of features. Instead of building each product from scratch, SPL development takes advantage of the reusability of the core assets shared among the SPL members. In this work, we integrate performance analysis in the early phases of SPL development process, applying the same reusability concept to the performance annotations. Instead of annotating from scratch the UML model of every derived product, we propose to annotate the SPL model once with generic performance annotations. After deriving the model of a product from the family model by an automatic transformation, the generic performance annotations need to be bound to concrete product-specific values provided by the developer. Dealing manually with a large number of performance annotations, by asking the developer to inspect every diagram in the generated model and to extract these annotations is an error-prone process. In this paper we propose to automate the collection of all generic parameters from the product model and to present them to the developer in a user-friendly format (e.g., a spreadsheet per diagram, indicating each generic parameter together with guiding information that helps the user in providing concrete binding values). There are two kinds of generic parametric annotations handled by our approach: product-specific (corresponding to the set of features selected for the product) and platform-specific (such as device choices, network connections, middleware, and runtime environment). The following model transformations for (a) generating a product model with generic annotations from the SPL model, (b) building the spreadsheet with generic parameters and guiding information, and (c) performing the actual binding are all realized in the Atlas Transformation Language (ATL).
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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