DESENVOLVIMENTO INTENCIONAL DE SOFTWARE TRANSPARENTE BASEADO EM ARGUMENTAÇÃO
Notice bibliographique
Résumé
[pt] Transparência é um critério de qualidade crítico para sociedades democráticas modernas. Como o software permeia a sociedade, a transparência se tornou uma preocupação para softwares operando em domínios públicos, sejam eles eGovernment, eCommerce ou softwares sociais. Dessa forma, a transparência de software está se tornando um critério de qualidade que demanda mais atenção dos desenvolvedores de software. Requisitos de transparência em um sistema de software estão relacionados a requisitos não-funcionais, como disponibilidade, usabilidade, informatividade, entendimento e auditabilidade. Entretanto, requisitos de transparência são especialmente difíceis de serem validados devido à natureza subjetiva dos conceitos envolvidos. Essa tese propõe o desenvolvimento intencional de software transparente dirigido por requisitos de transparência. Os requisitos de transparência são elicitados com o apoio de um catálogo de padrões de requisitos, relativamente validados pelos interessados através do uso de argumentação e representados em modelos intencionais. Modelos intencionais são fundamentais para a transparência de software, uma vez que associam aos requisitos as metas e os critérios de qualidade esperados pelos interessados e que justificam as decisões tomadas. Um sistema exemplo foi implementado como um sistema multi-agentes intencional, ou seja, com agentes colaborativos que implementam o modelo Belief-Desire-Intention e que são capazes de raciocinar sobre metas e critérios de qualidade. Essa tese discute as questões importantes para o sucesso da nossa abordagem de desenvolvimento de software transparente, como: (i) rastreabilidade requisitos-código e código-requisitos; (ii) o uso de lógica nebulosa para desenvolver uma máquina de raciocínio para agentes intencionais; (iii) a aplicação de argumentação para a validação relativa de requisitos de transparência através da obtenção de um consenso entre os interessados; e (iv) pré-rastreabilidade colaborativa para modelos intencionais baseada nas interações sociais. Nossas idéias foram validadas através de estudos de caso em diferentes domínios, tal como computação ubíqua e aplicações Web.
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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 | 0,011 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,012 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».