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Enregistrement W2607146905 · doi:10.1002/smr.1868

Extending Category Partition's <scp>B</scp>ase <scp>C</scp>hoice criterion to better support constraints

2017· article· en· W2607146905 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Software Evolution and Process · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Testing and Debugging Techniques
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPartition (number theory)Base (topology)Computer scienceSet (abstract data type)Mathematical optimizationMathematicsCombinatoricsProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To ensure software is performing as intended, it can be black‐box or white‐box tested. Category partition is a black‐box, specification‐based testing technique that begins by identifying the parameters, categories (characteristics of parameters), and choices (acceptable values for categories). These choices are then combined to form test frames on the basis of various criteria such as Base Choice and Each Choice. To ensure that the combinations of choices are feasible, constraints on choices are introduced. Combining choices, while accounting for constraints, to form an each choice adequate test set is feasible (eg, using constrained covering arrays from combinatorial testing). However, the Base Choice criterion has not been defined to specifically account for constraints on choices, resulting in adverse consequences. In this paper, we introduce two extensions to the Base Choice criterion, namely, Constrained Base Choice and Extended Constrained Base Choice to specifically account for (complex) constraints on choices. We use a number of academic and industrial case studies to compare different adequacy criteria, including the new ones, in terms of cost and effectiveness at finding faults. Results show the performance of the new criteria equivalent to a 3‐way combination criterion with a much smaller cost.

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)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,682
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,276 · 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