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Enregistrement W2484350885 · doi:10.4018/978-1-59140-896-3.ch005

Design Patterns as Laws of Quality

2011· book-chapter· en· W2484350885 sur OpenAlexaff
Yann‐Gaël Guéhéneuc, Jean-Yves Guyomarc’h, Khashayar Khosravi, Hourari Sahraoui

Notice bibliographique

RevueIGI Global eBooks · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality (philosophy)Computer scienceSoftware qualitySoftwareSoftware quality controlObject (grammar)Data miningMeasure (data warehouse)Software engineeringArtificial intelligenceSoftware developmentProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Software quality models link internal attributes of programs with external quality characteristics. They help in understanding relationships among internal attributes and between internal attributes and quality characteristics. Object-oriented software quality models usually use metrics on classes (such as number of methods) or on relationships between classes (for example coupling) to measure internal attributes of programs. However, the quality of object-oriented programs does not depend on classes solely: it depends on the organisation of classes also. We propose an approach to build quality models using patterns to consider program architectures. We justify the use of patterns to build quality models, describe the advantages and limitations of such an approach, and introduce a first case study in building and in applying a quality model using design patterns on the JHotDraw, JUnit, and Lexi programs. We conclude on the advantages of using patterns to build software quality models and on the difficulty of doing so.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,750
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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