MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4205540067 · doi:10.38028/esi.2021.24.4.009

REENGINEERING TECHNIQUE ADAPTATION OF LEGACY SOFTWARE SYSTEMS

2022· article· ru· W4205540067 sur OpenAlexfundno aff
Алексей Геннадьевич Массель, Timur G. Mamedov

Notice bibliographique

RevueИнформационные и математические технологии в науке и управлении · 2022
Typearticle
Langueru
DomaineComputer Science
ThématiqueEngineering Education and Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSiberian Branch, Russian Academy of SciencesRussian Foundation for Basic ResearchMinistère de l'Économie, de la Science et de l'Innovation - Québec
Mots-clésBusiness process reengineeringComputer scienceAdaptation (eye)Legacy systemSoftware systemProcess managementSoftwareSoftware engineeringSystems engineeringEngineeringManufacturing engineeringOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

В статье рассматривается адаптация методики реинжиниринга унаследованных систем. Приводится обзор подходов к реинжинирингу. Несмотря на то, что термин «реинжиниринг» в первую очередь относится к изменению бизнес процессов, он удачно подходит и к модернизации программного обеспечения. Обосновывается необходимость адаптации методики. В статье описывается применение адаптированной методики на примере реинжиниринга программного комплекса для прогнозных исследований ТЭК. Приведен исторический обзор версий ПК «ИНТЭК» и описаны поэтапно все шаги проведения его реинжиниринга на основе агентно-сервисного подхода The article presents an adaptation of the legacy systems reengineering technique. An overview of approaches to reengineering is given. Although the term “reengineering” primarily refers to changing business processes, it is well suited to software development. The necessity of adapting the method has been substantiated. The article describes the application of the described methodology on the example of software complex reengineering for predictive research of the fuel and energy complex. A historical overview of the current problem is given and all stages of INTEC PC reengineering are described step by step

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,207 · 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
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueИнформационные и математические технологии в науке и управленииMême sujetEngineering Education and TechnologyTravaux en français237 207