Utilisation de la visualisation interactive pour lâanalyse des dépendances dans les logiciels
Bibliographic record
Abstract
La compréhension de la structure dâun logiciel est une première étape importante dans la résolution de tâches dâanalyse et de maintenance sur celui-ci. En plus des liens définis par la hiérarchie, il existe un autre type de liens entre les éléments du logiciel que nous appelons liens dâadjacence. Une compréhension complète dâun logiciel doit donc tenir compte de tous ces types de liens. Les outils de visualisation sont en général efficaces pour aider un développeur dans sa compréhension dâun logiciel en lui présentant lâinformation sous forme claire et concise. Cependant, la visualisation simultanée des liens hiérarchiques et dâadjacence peut donner lieu à beaucoup dâencombrement visuel, rendant ainsi ces visualisations peu efficaces pour fournir de lâinformation utile sur ces liens. Nous proposons dans ce mémoire un outil de visualisation 3D qui permet de représenter à la fois la structure hiérarchique dâun logiciel et les liens dâadjacence existant entre ses éléments. Notre outil utilise trois types de placements différents pour représenter\nla hiérarchie. Chacun peut supporter lâaffichage des liens dâadjacence de manière efficace. Pour représenter les liens dâadjacence, nous proposons une version 3D de la méthode des Hierarchical Edge Bundles. Nous utilisons également un algorithme métaheuristique pour améliorer le placement afin de réduire davantage lâencombrement visuel dans les liens dâadjacence. Dâautre part, notre outil offre un ensemble de possibilités dâinteraction permettant à un usager de naviguer à travers lâinformation offerte par notre visualisation. Nos contributions ont été évaluées avec succès sur des systèmes logiciels de grande taille.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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 teacher head, 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".