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Enregistrement W2308536404

Conception d’un logiciel de gestion pour Le restaurant Piri Piri

2015· article· fr· W2308536404 sur OpenAlexaboutno aff
Issam Aboumerieme

Notice bibliographique

RevueRiuNet (Universitat Politècnica de València) · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Rural Development Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesComputer scienceArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’application traitée dans ce rapport a pour objectif la gestion d’un restaurant spécialisé dans la vente et la livraison de menus de poulet, de poutine, de chorizo (saucisson de porc) et de bifana (escalope de porc). Notre restaurant porte le nom de Piri Piri. Actuellement, il existe trois restaurants de ce type à Montréal qui sont répartis dans les quartiers à notoriété affirmée à savoir Plateau Mont-royal, St-Catherine, Masson. En tout, c'est un secteur en plein expansion et ce développement peut se propager dans tout les coins de Montréal et pourquoi pas tout le Canada. Avant de se lancer dans la programmation proprement dite du logiciel, on a réfléchi aux outils de travail les mieux adaptés à ce type d’application. D’une part, on avait choisir l’AGL (Atelier de Génie Logiciel) qu’on allait utiliser, et d’autre part, le système de gestion de bases de données le plus approprié aux types de manipulations qu’on souhaitait effectuer sur les données. Pour ce qui est du choix de l’AGL, on a décidé de confronter principalement Eclipse, WinDev 11, Kdelopp, Uniface 9.2, ainsi que PACBASE et Netbeans. Après analyse du tableau, il en ressort qu’Eclipse, Netbeans et WinDev ont tous des points performants qui les laissent occuper les premières places. Cependant, tout au long du cour : « Anal. et conc. des interfaces utilisateurs », l’AGL choisie était celle de Netbeans, vu tout ses avantages de conception qu’il offre, le choix s’est porté sur Netbeans.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,006

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,189 · 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
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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