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
Aspect-oriented mechanisms are characterized by their join point models. A join point model has three components: join points, which are elements of language semantics; means of identifying join points; and means of affecting the behaviour at those join A pointcut-advice model is a dynamic join point model in which join points are points in program execution. Pointcuts select a set of join points, and advice affects the behaviour of the selected join points. In this model, join points are typically selected and advised independently of each other. That is, the relationships between join points are not taken into account in join point selection and advice. In practice, join points are often not independent. Instead, they form part of a higher-level operation that implements the intent of the developer (e.g. managing a resource). There are natural situations in which join points should be selected only if they play a specific role in that operation.We propose a new join point model that takes join point interrelationships into account and allows the designation of more complex computations as join points. Based on the new model, we have designed an aspect-oriented construct called a transactional pointcut (transcut). Transcuts select sets of interrelated join points and reify them into higher-level join points that can be advised. They share much of the machinery and intuition of pointcuts, and can be viewed as their natural extension. We have implemented a transcuts prototype as an extension to the AspectJ language and integrated it into the abc compiler. We present an example where a transcut is applied to implement recommended resource handling practices in the presence of exceptions within method boundaries.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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