Applying Declarative Analysis to Software Product Line Models: An\n Industrial Study
Notice bibliographique
Résumé
Software Product Lines (SPLs) are families of related software products\ndeveloped from a common set of artifacts. Most existing analysis tools can be\napplied to a single product at a time, but not to an entire SPL. Some tools\nhave been redesigned/re-implemented to support the kind of variability\nexhibited in SPLs, but this usually takes a lot of effort, and is error-prone.\nDeclarative analyses written in languages like Datalog have been collectively\nlifted to SPLs in prior work, which makes the process of applying an existing\ndeclarative analysis to a product line more straightforward.\n In this paper, we take an existing declarative analysis (behaviour\nalteration) written in the Grok declarative language, port it to Datalog, and\napply it to a set of automotive software product lines from General Motors. We\ndiscuss the design of the analysis pipeline used in this process, present its\nscalability results, and provide a means to visualize the analysis results for\na subset of products filtered by feature expression. We also reflect on some of\nthe lessons learned throughout this project.\n
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».