REUSE-ORIENTED APPROACH FOR INCREMENTAL AND SYSTEMATIC DEVELOPMENT OF INTENTIONAL UBIQUITOUS APPLICATIONS
Bibliographic record
Abstract
[pt] Aplicações ubíquas estão inseridas em ambientes inteligentes integrados ao mundo físico e compostos de usuários com diferentes preferências, dispositivos heterogêneos e vários provedores de serviço e conteúdo. Além disso, essas aplicações são especializadas em oferecer serviços e conteúdos em qualquer lugar e momento, auxiliando os usuários em suas atividades diárias sem incomodá-los. Baseado nesse mundo idealizado, o paradigma em qualquer lugar e momento impõe alguns desafios para a comunidade de Engenharia de Software, tais como: heterogeneidade de dispositivos, ambientes distribuídos, mobilidade, satisfação de usuário, adaptação de conteúdo, sensibilidade de contexto, privacidade, personalização, transparência, invisibilidade e constante evolução das tendências tecnológicas. Visando lidar com esses novos desafios tecnológicos, é proposta uma abordagem orientada à reutilização de software para desenvolvimento incremental e sistemático de aplicações ubíquas intencionais. Foram escolhidos dois principais objetivos para conduzir a pesquisa dessa tese: (i) a construção de conjuntos de apoio, orientados à reutilização de software, com base em uma investigação detalhada de aplicações ubíquas e do paradigma de Sistemas Multi-Agentes Intencionais – ou seja, Desenvolvimento para Reutilização; e (ii) o desenvolvimento incremental e sistemático de aplicações ubíquas, dirigidas por Sistemas Multi-Agentes Intencionais, com base na abordagem orientada à reutilização de software – ou seja, Desenvolvimento com Reutilização. Algumas contribuições do nosso trabalho são: (i) uma arquitetura orientada à reutilização de software e baseada nos conjuntos de apoio – i.e. blocos de construção principalmente compostos de modelos conceituais, frameworks, padrões e bibliotecas – obtidos a partir da Engenharia de Domínio das Aplicações Ubíquas; (ii) uma Engenharia de Aplicações Ubíquas orientada à reutilização de software visando o desenvolvimento incremental e sistemático de aplicações ubíquas com base nos blocos de construção propostos; (iii) um modelo de raciocínio focado em regras condicionais de lógica nebulosa e no modelo Crença-Desejo-Intenção para melhorar a capacidade cognitiva dos agentes; (iv) um mecanismo específico, baseado em agentes intencionais, para lidar com questões de privacidade, balanceando privacidade e personalização bem como transparência e invisibilidade; (v) um catálogo que graficamente apresenta os principais requisitos não-funcionais ubíquos, as interdependências entre eles e formas de se operacionalizá-los com base na combinação de tecnologias tradicionais e emergentes; (vi) ontologias para permitir a construção dinâmica de interfaces e melhorar a comunicação e inter-operabilidade dos agentes de software; e (vii) um modelo de banco de dados dinâmico para carregar e recuperar os perfis ubíquos (ex. perfis de usuário, dispositivo, rede e contrato), melhorando o gerenciamento de dados em tempo de execução. A abordagem proposta foi avaliada desenvolvendo diferentes aplicações ubíquas (ex. aplicações ubíquas de comércio eletrônico e de clínica odontológica).
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 | 0.005 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.002 |
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".