Bibliographic record
Abstract
L’application traitée dans ce rapport a pour objectif la gestion d’un restaurant spécialisé dans la vente et la livraison de menus de poulet, de poutine, de chorizo (saucisson de porc) et de bifana (escalope de porc). Notre restaurant porte le nom de Piri Piri. Actuellement, il existe trois restaurants de ce type à Montréal qui sont répartis dans les quartiers à notoriété affirmée à savoir Plateau Mont-royal, St-Catherine, Masson. En tout, c'est un secteur en plein expansion et ce développement peut se propager dans tout les coins de Montréal et pourquoi pas tout le Canada. Avant de se lancer dans la programmation proprement dite du logiciel, on a réfléchi aux outils de travail les mieux adaptés à ce type d’application. D’une part, on avait choisir l’AGL (Atelier de Génie Logiciel) qu’on allait utiliser, et d’autre part, le système de gestion de bases de données le plus approprié aux types de manipulations qu’on souhaitait effectuer sur les données. Pour ce qui est du choix de l’AGL, on a décidé de confronter principalement Eclipse, WinDev 11, Kdelopp, Uniface 9.2, ainsi que PACBASE et Netbeans. Après analyse du tableau, il en ressort qu’Eclipse, Netbeans et WinDev ont tous des points performants qui les laissent occuper les premières places. Cependant, tout au long du cour : « Anal. et conc. des interfaces utilisateurs », l’AGL choisie était celle de Netbeans, vu tout ses avantages de conception qu’il offre, le choix s’est porté sur Netbeans.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.006 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".