Measurement
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article discusses the following topics: History of software measurement Definition and goals of software measurement Types of software models and measures Examples of descriptive and predictive models and measures Measurement methodology Measurement was an important activity from the earliest examples of computer programming. Early programs were often developed to perform repetitive calculations such as computing firing tables for military applications; to implement numerical methods for solving mathematical problems; to process business transactions and update files; and to develop systems software such as device drivers, assemblers, compilers, and operating systems. The measures of interest were specific to the program, and were strongly influenced by the resource limitations of the times. Programmers were concerned mostly with implementing the program correctly, improving the execution speed of their programs, and conserving limited fast memory on the machines. By the time of the influential conference at Garmisch, Germany, which introduced the term “software engineering” in 1968, the scope of software measurement had increased. For example, discussions at the conference reflect that the properties of productivity and reliability were recognized, along with the context of developing software by a group of people rather than an individual. Continuing from the late 1960s, through the 1970s and early 1980s, software measurement was marked by selected instances of progress. However, the measurement goals were neither explicit nor comprehensive. Progress since 1985 or so has brought software measurement to a more mature state with the following characteristics of this nature state are defined.
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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 | 0,009 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,152 | 0,090 |
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 ».