Notice bibliographique
Résumé
Product line engineering is a concept that has emerged in the 80's in the business schools and is now among the hottest topics in software engineering.Software product lines aim at achieving scope economies through synergetic development of software products. Diverse benefits like cost reduction, decreased time-to-market, and quality improvement can be expected from reuse of domain-specific software assets. But also non-technical benefits can be expected as result of network externalities, product branding, and sharing organizational costs.Product lines introduce additional complexity. In a sense they go against the common adage of "divide and conquer." Planning and/or developing of more than one product at a time have to be managed technically and organizationally.However, the rate of innovation of the technology and the intrinsic nature of software products do not let alternatives to developers: users like to jump into the bandwagon of new products, and old products often drive preferences to new products.Research has been conducted in software product lines for the past few years. Some of it has focused on demonstrating that existing systems and approaches were indeed instrumental for product line development, such as generative techniques, domain analysis and engineering and software components. Another portion of the research effort has tried to determine how it is possible to create a comprehensive methodology and an associated tool for product lines, starting from the business idea of line of products down to the development of a product and trying to exploit all the possible synergies existing at each phase, from network externalities to component reuse.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,021 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».