Extending Category Partition's <scp>B</scp>ase <scp>C</scp>hoice criterion to better support constraints
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.
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle