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Enregistrement W3197654718 · doi:10.1145/3461001.3475157

International Workshop on Variability Management for Modern Technologies (VM4ModernTech 2021)

2021· article· en· W3197654718 sur OpenAlexaff
Wesley K. G. Assunção, Inmaculada Ayala, Jacob Krüger, Sébastien Mosser

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Software Engineering Methodologies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAvionicsComputer scienceCloud computingReuseCyber-physical systemSoftwareEmerging technologiesLegacy systemSoftware engineeringData scienceEngineering managementSystems engineeringEngineeringArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Variability is an inherent property of software systems that allows developers to deal with the needs of different customers and environments, creating a family of related systems. Variability can be managed in an opportunistic fashion, for example, using clone-and-own, or by employing a systematic approach, for instance, using a software product line (SPL). In the SPL community, variability management has been discussed for systems in various domains, such as defense, avionics, or finance, and for different platforms, such as desktops, web applications, or embedded systems. Unfortunately, other research communities---particularly those working on modern technologies, such as microservice architectures, cyber-physical systems, robotics, cloud computing, autonomous driving, or ML/AI-based systems---are less aware of the state-of-the-art in variability management, which is why they face similar problems and start to redeveloped the same solutions as the SPL community already did. With the International Workshop on Variability Management for Modern Technologies, we aim to foster and strengthen synergies between the communities researching variability management and modern technologies. More precisely, we aim to attract researchers and practitioners to contribute processes, techniques, tools, empirical studies, and problem descriptions or solutions that are related to reuse and variability management for modern technologies. By inviting different communities and establishing collaborations between them, we hope that the workshop can raise the interest of researchers outside the SPL community for variability management, and thus reduce the extent of costly redevelopments in research.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,206

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0620,028

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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