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Enregistrement W2912913850

Proceedings of the 2008 AOSD workshop on Early aspects

2008· article· en· W2912913850 sur OpenAlexaff
Jon Whittle, Gunter Mussbacher

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Software Engineering Methodologies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoftware engineeringSoftware developmentComputer scienceSoftwareSoftware product lineProduct (mathematics)Software architectureEngineering managementSystems engineeringEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crosscutting concerns at the requirements and architecture level are referred to as early aspects. Analyzing early aspects is important in order to reason about the impact of crosscutting concerns on each other and later software development activities. Identifying and modularizing aspects in models developed during early phases of the software lifecycle is important because it supports the identification and analysis of aspects during design and coding phases. The series of Early Aspects Workshops has been running since AOSD 2002. The theme of the workshop at the 7th International Conference on Aspect-Oriented Software Development (AOSD.08) was early aspects and software product lines. The AOSD and software product line communities have become increasingly aware that techniques from one of these fields may be usefully applied to problems in the other field. The workshop aimed at helping the communities of software product lines, requirements engineering, software architecture design, and aspect-oriented software development to exchange ideas, identify existing problems, and discuss potential solutions that integrate AOSD and software product line techniques. The workshop was one of a series of similarly themed Early Aspects Workshops at major conferences in 2008. Other Early Aspects Workshops on early aspects and software product lines were planned for ICSE in Leipzig, Germany, in May and for SPLC in Limerick, Ireland, in September.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,744
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,215 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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