Separating Crosscutting Concerns Across the Lifecycle: From Composition Patterns to AspectJ and Hyper/J
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Requirements that have a crosscutting impact on software (such as distribution or persistence) present many problems for software development that manifest themselves throughout the lifecycle. Inherent properties of crosscutting requirements, such as scattering (where their support is scattered across multiple classes) and tangling (where their support is tangled with elements supporting other requirements), reduce the reusability, extensibility, and traceability of the affected software artefacts. Scattering and tangling exist both in designs and code and must therefore be addressed in both. To remove scattering and tangling properties, a means to separate the designs and code of crosscutting behaviour into independent models or programs is required. This paper discusses approaches that achieve exactly that in either designs or code, and presents an investigation into a means to maintain this separation of crosscutting behaviour seamlessly across the lifecycle. To achieve this, we work with composition patterns at the design level, AspectJ and Hyper/J at the code level, and investigate a mapping between the two levels. Composition patterns are a means to separate the design of crosscutting requirements in an encapsulated, independent, reusable, and extensible way. AspectJ and Hyper/J are technologies that provide similar levels of separation for Java code. We discuss each approach, and map the constructs from composition patterns to those of AspectJ and Hyper/J. We first illustrate composition patterns with the design of the Observer pattern, and then map that design to the appropriate code. As this is achieved with varying levels of success, the exercise also serves as a case study in using those implementation techniques. Keywords Composition patterns, subject-or...
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle