Fragmentation de graphes et applications au génie logiciel
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire porte sur la fragmentation de graphes et ses applications au génie logiciel. Après une présentation du domaine d'application et de la problématique, nous traitons d'un certain nombre d'algorithmes de fragmentation. Ces algorithmes, issus de la littérature scientifique, sont analysés selon notre problématique. Pour répondre à nos besoins, nous introduisons la fragmentation par noyaux. Cette approche produit une partition en identifiant des sommets jugés centraux à des sous-graphes possibles afin de construire des noyaux. Les différents sommets du graphe sont ensuite distribués dans la partition selon leur relation avec les noyaux. La dernière partie de ce mémoire aborde la mise en oeuvre et l'utilisation de la fragmentation par noyaux. La méthode est appliquée au génie logiciel. Nous obtenons des partitions sur des graphes de systèmes logiciels. Les partitions sont analysées pour trouver les points forts et les défaillances de la fragmentation par noyaux, ainsi que les améliorations possibles. \n
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 | 0.001 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.003 |
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".