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Enregistrement W4386981738 · doi:10.46632/cset/1/2/1

Competitive Analysis of Globalization Software Industry Development Using Weighted Sum Method

2023· article· en· W4386981738 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueComputer Science Engineering and Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality and Supply Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSoftware engineeringSoftware developmentSoftwareCompilerSoftware systemSoftware constructionOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Software development refers to a range of computer engineering tasks involved in creating, deploying, and sustaining software. Software consists of instructions or programming that computers follow. It is hardware independent and enables programmability. System software, such as operating systems and disk management utilities, handles essential operational tasks. Software developers provide coding tools like text editors, compilers, linkers, and debuggers to programmers. Applications, or apps, are software programs that assist users in carrying out tasks. Examples include office suites, data management tools, music players, and antivirus programs. Applications can also refer to web and mobile platforms used for communication on Facebook or making purchases on Amazon.com. Software engineers employ engineering concepts when creating systems and software to address issues. Rather than simply providing a solution for one instance or customer, they often utilize process models or other tools to solve problems in a more general manner. With the advancement of microprocessors, sensors, and software, products have become more intelligent, increasing their capabilities. Software engineering needs to be integrated with the electrical and mechanical development work of products because they rely on it to differentiate themselves in the market. The weights are systematically changed, yielding different best-fit results. Approximations are made based on the obtained solutions. Weights with values of 0 serve as non-specific anchor points, and the most useful responses can be generated if there is any weak parity. Please note that the weighting method is configured for optimization by the pioneers of the sum system. The Alternative are Switzerland, Canada, Ireland, Greece, and India. Evaluation Preference is Project leader, business analyst, systems analyst, systems design, development programmer, support programmer, network analyst/designer, quality assurance specialist, database data analysis, metrics/process specialist, documentation/training staff, and test engineer. From the results, it can be seen that the development programmer is ranked first, while the quality assurance specialist has the lowest rank. The weighted sum method (WSM) demonstrates the value of the dataset for Software Industry Development, with the development programmer achieving the top ranking.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0110,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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