Extensão do JaCaMo para Simulação do Gerenciamento de Projetos de Software
Bibliographic record
Abstract
Gerenciar um projeto de software não é uma tarefa trivial, especialmente com as mudanças que ocorrem durante o processo de desenvolvimento do projeto. Isto resulta no aumento da complexidade e na necessidade de se lidar com aspectos dinâmicos do projeto, o que dificulta a tomada de decisão de gerentes de projetos. Neste artigo, apresentamos uma abordagem de simulação baseada em sistemas multi-agentes como uma ferramenta para auxiliar gestores de projeto em suas decisões. Nesse contexto, utilizamos o JaCaMo para criar uma extensão que chamamos de JaCaMoPM. Como resultado, temos: (i) um exemplo de representação de processos relacionado ao escopo de um projeto; e (ii) uma técnica de visualização, utilizando uma Estrutura Analítica de Projetos (EAP), para mostrar a dinâmica das sequências de fluxo de atividade na simulação.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".