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Enregistrement W2258866920

Leveraging Software Clones for Software Comprehension: Techniques and Practice

2015· article· en· W2258866920 sur OpenAlexfundno aff
Thierry Lavoie

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les Technologies
Mots-clésHumanitiesPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

nant l'écriture d'une thèse est un honneur qui se doit d'être partagé avec tous les gens qui ont vu, participé, critiqué, soutenu et cru en moi.Il me fait un immense de plaisir de leur accorder une place particulière dans le préambule de mes travaux.Tout d'abord, pour sept années réparties sur trois cycles et un nombre incalculable de projets et d'opportunités, je remercie le Professeur Ettore Merlo, directeur et mentor, de m'avoir accordé autant de liberté, de confiance et de défis et de m'avoir autant épaulé et encouragé.Ce fût, et je l'espère sera, un immense plaisir de vous avoir connu et d'avoir travailler pour et avec vous.Je remercie mes parents, Murielle et Daniel, de m'avoir soutenu à travers le parcours le plus difficile qui soit.Je vous le promets, cette fois-ci je quitte définitivement l'université.À ma soeur et à mon beau-frère, Maryse et Jean-Philippe, merci de m'avoir offert une vie comprise de 1000km de course et de poros.Votre accompagnement a été apprécié.Merci aussi à ces amitiés que vous avez partagées: Dave, Mr. Phil et Antoine.Merci à mes collègues de laboratoire, Mathieu et Marc-André.Je vous souhaite à votre tour d'atteindre cette étape.Un merci spécial à Pascal Potvin et son équipe, Mario, Marco, Gordon et Renaud de chez Ericsson pour m'avoir offert une chance unique d'avoir une expérience industrielle lors de mon passage à l'université.Votre influence m'a donné le goût de cette aventure.Et finalement, à cinq grandes amitiés.François, tu as été ce collègue qui fait de l'université ce qu'elle doit être: un lieu de haut échange intellectuel.J'ai été honnoré de travailler avec toi et de partager autant de jeux de société.Elyse, merci d'avoir été là, merci d'avoir marché avec moi, merci pour les gâteaux, merci pour les projets un peu fou, de 20kg de pommes à la neige de l'Estrie jusqu'aux hanches, merci pour tout, tout simplement.Sag, merci de m'avoir rappelé qu'il faut décrocher et garder les pieds sur terre.Théotime, merci d'avoir été aussi joyeux et de m'avoir ouvert l'esprit un peu plus sur le monde.Amélie, merci d'être cette constante dans ma vie qui me rappelle que les choses reviennent toujours à l'équilibre.À vous tous, je vous serai toujours reconnaissant.v

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,250 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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