MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2155119310 · doi:10.1109/tim.2006.887405

DOS Middleware Instrumentation for Ensuring Reproducibility of Testing Procedures

2007· article· en· W2155119310 sur OpenAlexaff
Jessica Chen, Hanmei Cui

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Instrumentation and Measurement · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Testing and Debugging Techniques
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceMiddleware (distributed applications)Distributed computingLayer (electronics)Operating systemEmbedded system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the important issues in testing distributed applications is to provide automated control of the nondeterminism by guarding the interprocess communications (IPC) in the presence of multiple execution choices, so that we can force the execution along the expected path and make the testing reproducible. As distributed object system (DOS) middlewares are now widely recognized and adopted, it is desirable to build up the distributed test architecture with an instrumental layer in the middlewares to gain the control over the IPC. Adding this layer transparently from the existing middleware implementations is enabled by some special interfaces provided by the middlewares for interception services. Here, we discuss the design issues on developing such an instrumental layer in DOS middlewares as part of our testing environment for reproducible testing of distributed applications

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Reproductibilité · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,206 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
DomaineReproductibilité
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

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Instrumentation and MeasurementMême sujetSoftware Testing and Debugging TechniquesTravaux en français237 207