Notice bibliographique
Résumé
R ecently, the subject of patterns has become one of the hottest topics in object-oriented development. The most well-known patterns are the design patterns of the Gang of Four (Gamma, E., R. Helm, R. Johnson, and J. Vlissides, Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software , Addison-Wesley, 1994), fundamental implementation patterns that are widely useful in object-oriented implementations. An important part of most OO systems is the domain model—those classes which model the underlying business that the software is supporting. We can see patterns in domain models too, patterns that often recur in surprising places. I will provide a short introduction to some analysis patterns that I have come across. I'm not going to do this by surveying the field, or discussing theory—patterns don't really lend themselves to that. Rather, I'll show you some examples of patterns and illustrate them with UML diagrams (Fowler, M., UML Distilled: Applying the Standard Object Modeling Language , Addison-Wesley, 1997) and Java interface declarations. REPRESENTING QUANTITIES Imagine you are writing a computerized medical record system for a hospital. You have to record several measurements about your patients, such as their height, weight, and blood-glucose level. You might choose to model this using numeric attributes (see Figure 1 and Listing 1). This approach is quite common, but may present several problems. One major problem is with using numbers.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,032 | 0,019 |
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 ».