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Enregistrement W2149895668 · doi:10.1145/1134285.1134305

Evaluating pattern catalogs

2006· article· en· W2149895668 sur OpenAlexafffund
Maria Cutumisu, Curtis Onuczko, Duane Szafron, Jonathan Schaeffer, Matthew McNaughton, T. Roy, Jeff Siegel, Michael Carbonaro

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSoftware Engineering and Design Patterns
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSoftware design patternComputer scienceScripting languageDesign patternPattern language (formal languages)Specification patternGenerative grammarUSableCode (set theory)Measure (data warehouse)Domain (mathematical analysis)Behavioral patternSource codeData miningArtificial intelligenceProgramming languageSoftware developmentSoftwareWorld Wide WebSoftware designSet (abstract data type)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patterns and pattern catalogs (pattern languages) have been proposed as a mechanism for re-use. Traditionally, patterns have been used to foster design re-use, and generative design patterns have been used to achieve both design and code re-use. In theory, a pattern catalog could be created and used to provide re-usable patterns within a project and across a group of related projects. This idea raises a natural question. How can we measure the effectiveness of a pattern catalog or compare the effectiveness of different pattern catalogs? In this paper, we define four metrics that can be used to measure the effectiveness of pattern catalogs. We illustrate these metrics by applying them to a case study that uses a pattern catalog of generative design patterns to generate scripting code for computer games. The metrics are general enough to assess any pattern catalog, independent of application domain or whether the patterns are generative or descriptive.

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)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,296
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,296
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0180,012
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0070,014
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations17
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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