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Enregistrement W6979899622

Analyse automatique des traces d'événements : une étude comparative

2013· other· fr· W6979899622 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2013
Typeother
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial mobilizationContext (archaeology)Coin flipping
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L'analyse des traces d'événements permet d'identifier des erreurs dans l'exécution du système ou la violation de certaines politiques. Le principe de cette analyse consiste à vérifier si un système respecte un contrat donné. \n \nUn "contrat d'interface" est une définition formelle de ce qui constitue une interaction valide avec un système particulier. Bien qu'ils ne soient pas toujours nommés ainsi, de tels contrats existent sous de nombreuses formes dans un grand nombre de domaines. Par exemple, la séquence de messages HTTP acceptés par un service web définit un protocole qui peut être formalisé sous forme de contrat. De la même manière, le concept peut être appliqué en programmation orientée-objet pour spécifier les séquences valides d'appels de méthodes d'une classe, ou plus généralement pour décrire n'importe quelle séquence d'événements générée par un système. Plusieurs formalismes, d'expressivité variable, existent pour exprimer un contrat. \n \nDans la dernière décennie, plusieurs outils et algorithmes d'analyse des traces d'événements ont été développés par des chercheurs. La plupart de ces outils sont mal documentés en ce qui a trait à leur performance. De plus, la mémoire et le temps consommés varient beaucoup d'un scénario à un autre sans qu'il existe un consensus à savoir quelle méthode fonctionne le mieux. L'objectif de ce mémoire est de pallier à ce manque et de comparer divers outils d'analyse de traces sur divers jeux des données. \n \nCe mémoire de maitrise apporte des solutions à la problématique énoncé. Une interface graphique, appelée BabelTrace, a été implémentée pour résoudre ses problèmes. Une comparaison entre l'ensemble des outils étudiés dans ce mémoire, sur des scénarios réalistes, a montré que les meilleures performances sont obtenues en utilisant l'outil Monpoly. Enfin, lés systèmes de gestion de base de données ont donné de bons résultats en les comparant avec les model checker tels que SPIN et NuSMV.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,198 · 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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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