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Enregistrement W2601108184 · doi:10.1142/s0218194017500085

Dynamic Software Product Line Engineering: A Reference Framework

2017· article· en· W2601108184 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

RevueInternational Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Software Engineering Methodologies
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdaptation (eye)Computer scienceContext (archaeology)Software product lineExploitRealization (probability)Software deploymentSystems engineeringSoftware engineeringProduct (mathematics)SoftwareAdaptive systemDistributed computingSoftware developmentEngineeringArtificial intelligenceProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Runtime adaptive systems are able to dynamically transform their internal structure, and hence their behavior, in response to internal or external changes. Such transformations provide the basis for new functionalities or improvements of the non-functional properties that match operational requirements and standards. Software Product Line Engineering (SPLE) has introduced several models and mechanisms for variability modeling and management. Dynamic software product lines (DSPL) engineering exploits the knowledge acquired in SPLE to develop systems that can be context-aware, post-deployment reconfigurable, or runtime adaptive. This paper focuses on DSPL engineering approaches for developing runtime adaptive systems and proposes a framework for classifying and comparing these approaches from two distinct perspectives: adaptation properties and adaptation realization. These two perspectives are linked together by a series of guidelines that help to select a suitable adaptation realization approach based on desired adaptation types.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,283
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,283 · 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