Report on the 5th Workshop on Human Centric Software Engineering & Cyber Security (HCSE&CS 2024)
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.
Notice bibliographique
Résumé
Humans play multifaceted roles in the lifecycle of software systems, from creation and design to coding, testing, and usage. Traditionally, software engineering and cyber security research have prioritized technical aspects such as functions, data, and processes, while neglecting crucial human factors. Human-centric software engineering and cyber security prioritizes the human element, ensuring usability, accessibility, and trust are central to design and implementation. The InternationalWorkshop on Human Centric Software Engineering & Cyber Security (HCSE&CS) aims to create a forum to discuss enhanced theories, models, tools, and practices that support next-generation human-centric approaches in software engineering and cyber security. The fifth edition of the HCSE&CS Workshop was held on 28 October 2024, alongside the 39th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering (ASE 2024) in Sacramento, California, United States. It brought together experts to discuss not only traditional human-centric software engineering and cybersecurity challenges but also the evolving impact of large language models (LLMs) on software development and security. This report outlines the workshop's motivation and objectives and summarizes the presentations and discussions that took place during this event.
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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 | 0,001 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 découle