Software Migration: A Theoretical Framework (A Grounded Theory approach on Systematic Literature Review)
Notice bibliographique
Résumé
Software migration has been a research subject for a long time. Major research and industrial implementations were conducted, shaping not only the techniques available nowadays, but also a good part of Software evolution jargon. To understand systematically the literature and grasp the major concepts is challenging and time-consuming. Even more, research evolves, and it does based on the assumption that many words (such as migration) have a single well-known meaning that we all share. Since since these words meanings are rarely explicit, and their usage heterogeneous, these words end up polluted with multiple and many times opposite or incompatible meanings. In our quest to understand, share and contribute in this domain, we recognize this situation as a problem. To tackle down this problem we propose a taxonomy on the sub- ject as a theoretical framework grounded on a systematic literature review. In this study we contribute a bottom-up taxonomy that links from the object of a migration to the procedure nature migration, passing by migration drivers, objectives and approaches. We contribute a classification of all our readings, and a list of research directions discovered on the process of this study.
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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 | 0,089 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,053 | 0,042 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,014 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».