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Enregistrement W4390098186 · doi:10.1109/models-c59198.2023.00143

17th International Workshop on Models and Evolution Special Theme: Sustainability (ME 2023)

2023· article· en· W4390098186 sur OpenAlexaff
Ludovico Iovino, István Dávid, Djamel Eddine Khelladi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Software Engineering Methodologies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoftware evolutionComputer scienceDocumentationArtifact (error)Theme (computing)Software engineeringSustainabilitySystems engineeringData scienceRisk analysis (engineering)SoftwareSoftware systemEngineeringWorld Wide WebArtificial intelligenceBusinessSoftware construction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Model artifacts are subject to constant evolution throughout the lifecycle of systems. The evolutionary pressure emerges from various technical and business factors throughout the overall software/system engineering endeavor. Pertinent examples of such factors include changing requirements, changing environment, and changing user base, all of which give rise to unique evolutionary challenges in various system artifacts from architecture to implementation, and even in informal artifacts, such as documentation. These challenges, if left unmanaged, may lead to deteriorating quality attributes, and in severe cases inconsistent artifacts or even incorrect artifacts, preventing the system from operating as intended. Therefore, proper support for efficient and effective evolution is required. The Models and Evolution workshop promotes novel theories, techniques, and tools to support evolution. To this end, the workshop brings together researchers and practitioners to discuss the latest developments on the topic.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0610,021

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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