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Enregistrement W2281407436 · doi:10.1002/spe.2382

DataMill: a distributed heterogeneous infrastructure forrobust experimentation

2015· article· en· W2281407436 sur OpenAlexaff
Jean-Christophe Petkovich, Augusto Born de Oliveira, Y. Zhang, Thomas Reidemeister, Sebastian Fischmeister

Notice bibliographique

RevueSoftware Practice and Experience · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueParallel Computing and Optimization Techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenchmarkingDilemmaComputer scienceCompetition (biology)Empirical researchCompilerProcess (computing)Data scienceOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Empirical systems research is facing a dilemma. Minor aspects of an experimental setup can have a significant impact on its associated performance measurements and potentially invalidate conclusions drawn from them. Examples of such influences, often called hidden factors, include binary link order, process environment size, compiler generated randomized symbol names, or group scheduler assignments. The growth in complexity and size of modern systems will further aggravate this dilemma, especially with the given time pressure of producing results. How can one trust any reported empirical analysis of a new idea or concept in computer science? DataMill is a community‐based services‐oriented open benchmarking infrastructure for rigorous performance evaluation. DataMill facilitates producing robust, reliable, and reproducible results. The infrastructure incorporates the latest results on hidden factors and automates the variation of these factors. DataMill is also of interest for research on performance evaluation. The infrastructure supports quantifying the effect of hidden factors, disseminating the research results beyond mere reporting. It provides a platform for investigating interactions and composition of hidden factors. This paper discusses experience earned through creating and using an open benchmarking infrastructure. Multiple research groups participate and have used DataMill. Furthermore, DataMill has been used for a performance competition at the International Conference on Runtime Verification (RV) 2014 and is currently hosting the RV 2015 competition. This paper includes a summary of our experience hosting the first RV competition. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,008
Science ouverte0,0090,009
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,011

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreLogiciel

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

En bref

Citations7
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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