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Enregistrement W2289668902 · doi:10.82308/34613

Dependability-oriented model-driven requirements engineering for reactive systems

2010· article· en· W2289668902 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Software Engineering Methodologies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDependabilityRequirements elicitationComputer scienceRequirements engineeringProcess (computing)Context (archaeology)System requirements specificationSoftware engineeringSystems engineeringSoftware requirements specificationRequirements managementReliability engineeringRisk analysis (engineering)EngineeringSoftware developmentProgramming languageSoftware

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lorsque l'on développe des systèmes fiables, les erreurs ou oublis qui pourraient éventuellement se glisser dans la spécification du système peuvent avoir des conséquences néfastes, et pas seulement du point de vue monétaire. Il est par conséquent impératif de découvrir et d'analyser toute situation anormale ou comportement irrégulier d'un utilisateur du système qui pourrait interrompre le fonctionnement et les interactions habituelles du système. Une telle exception, qui n'aurait pas été découverte pendant la phase d'analyse des besoins, produirait une spécification de l'application à développer contenant des lacunes, ce qui, à la fin, causerait une implémentation de l'application à laquelle il manquerait des fonctionnalitées, ou qui se comporterait d'une manière peu fiable. Cette thèse présente un processus de développement orienté modèle qui mène le développeur à prêter une attention particulière à la sûreté et à la fiabilité du système en développement. Notre approche, nommée DREP, est constituée de cinq phases: la découverte des besoins, la spécification des besoins, l'évaluation de la fiabilité, le raffinement, et le résumé des besoins. Notre phase de découverte des besoins se base sur les cas d'utilisation. Elle mène le développeur à considérer des situations exceptionnelles qui pourraient surgir dans l'environnement et changer les buts des utilisateurs du système. Le développeur est également poussé à réfléchir aux situations qui pourrait empêcher le système de fournir un service avec succès. Dans ces cas, DREP demande au développeur de spécifier les démarches à suivre pour traiter cette situation, si possible en continuant à fournir le service demandé, ou à défaut, en fournissant un service diminué, ou simplement en s'assurent que le système s'arrête sans causer de dommage. DREP intègre également la notion de modes exceptionnels d'opération du système. DREP propose des extensions au diagrammes d'activités et de communication d'UML pour permettre au développeur d'exprimer la fiabilité dans les modèles de spécification du système. Une extension des diagrammes d'états intégrant les probabilités permet de modéliser les pannes qui pourraient surgir dans l'environnement. Un outil d'analyse permet ensuite de déterminer la sûreté et la fiabilité atteignable du système. On démontre que notre approche génère des spécifications de systèmes plus fiables avec trois cas d'études: un contrôleur d'ascenseur, un système de collecte de payage d'autoroute, et un système de gestion de crises.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,433
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,237 · 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