MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W45364333

Measuring and characterizing system behavior using kernel-level event logging

2000· article· en· W45364333 sur OpenAlexaff
Karim Yaghmour, Michel Dagenais

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEmbedded Systems and FPGA Design
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceExtensibilityKernel (algebra)Modularity (biology)Process (computing)Event (particle physics)Modular designOverhead (engineering)System callReal-time computingDistributed computingOperating systemMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Analyzing the dynamic behavior and performance of complex software systems is difficult. Currently available systems either analyze each process in isolation, only provide system level cumulative statistics, or provide a fixed and limited number of process group related statistics. The Linux Trace Toolkit (LTT) introduced here provides a novel, modular, and extensible way of recording and analyzing complete system behavior. Because all significant system events are recorded, it is possible to analyze any desired subset of the running processes, and for instance distinguish between the time spent waiting for some relevant event (data from disk or another process) versus time spent waiting for some unrelated process to use up its time slice. Despite the

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations132
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal)Même sujetEmbedded Systems and FPGA DesignTravaux en français237 207