Notice bibliographique
Résumé
F or those who are just joining us, welcome! We are exploring common and useful object-oriented analysis and design modeling activities that ultimately lead to the creation of a system implemented in Java. By definition, because analysis focuses on investigation of the problem space, the analysis models do not directly relate to Java. However, as we move on to design, we will explore more Java-related issues that impact the design of the architecture and software classes. When diagrams are used, we illustrate them in the Unified Modeling Language (UML) notation. However, this is not a column about the UML (which is “simply” a useful, standard diagramming notation—no small feat), rather it is a column about skills and heuristics in analysis and design, which is a more critical concern than notation. My usual disclaimer applies: modeling and diagramming should practically aid the development of “better” software—better in meeting the desires of the client or in being easier to change and extend. If it doesn't, question its value. In our last column on conceptual (or domain object) models (see “The Conceptual Model—What's the Object?,” Java Report , Vol. 3, No. 10) we focused on the fundamentals of this classic object-oriented analysis model: identifying concepts, attributes, and associations. It is not a picture of software components or classes; it is an analysis-oriented set of diagrams that depict abstractions of things of interest in the problem domain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,006 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».