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Enregistrement W4244845972 · doi:10.1145/2020976.1958760

Abstract only

2011· article· en· W4244845972 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueACM SIGSOFT Software Engineering Notes · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware System Performance and Reliability
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceAsynchronous communicationDistributed computingSoftwareTimestampWorkloadQueueing theoryProcess (computing)Software engineeringReal-time computingOperating systemComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Performance models can be built at early stages of software development cycle to aid software designers to assess design alternatives and identify fundamental design pitfalls before the implementation phase starts. These models are flexible for varying operational conditions and design alternatives; however, their creation is not trivial and requires considerable efforts. This paper addresses this problem by introducing automation in process of Layered Queuing Network (LQN) performance model creation for traces of events generated from instrumented software programs in the nodes of a distributed parallel software application. The event-traces are created based on a new timestamp format, which is independent of physical time and uses extremely low count elements. A set of post-mortem methodologies have been introduced to identify the interactions between the service nodes of the parallel distributed software application and determine their workload activities, while supporting concurrent executions in the nodes. It can capture Forward, Asynchronous, Synchronous and loops of Asynchronous or Forward interactions. The final result is a framework of methodologies, specifications and tools which is appropriate for model-based performance evaluation parallel distributed software applications.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,195 · 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