International Workshop on Variability Management for Modern Technologies (VM4ModernTech 2021)
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,028 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».