Using Model Transformation Language Semantics for Aspects Composition
Notice bibliographique
Résumé
Modern software systems are huge, complex, and greatly distributed. In order to design and model such systems, software architects are faced with the problem of cross-cutting concerns much earlier in the development process. At this level, cross-cutting concerns result in model elements that cross-cut the structural and behavioral views of the system. Research has shown that Aspect Oriented (AO) techniques can be applied to software design models. This can greatly help software architects and developers to isolate, reason, express, conceptualize, and work with cross-cutting concerns separately from the core functionality This application of AO techniques much earlier in the development process has spawned a new field of study called Aspect-Oriented Modeling (AOM). In AOM, the aspect that encapsulates the cross-cutting behavior or structure is a model, just like the base system model it cross-cuts. A system been modeled has several views including structural and behavioral views. Therefore, a definition of an aspect depends on the view of interest. Unified Modeling Language (UML) provides different diagrams to describe the different views. Class, Object, Composite Structure, Component, Package, and Deployment diagrams can be used to represent the structural view of a system or aspect. On the other hand, Activity, State Machine, and Interaction diagrams are used to model the behavioral view. Interaction diagrams include Sequence, Interaction Overview, Communication, and Timing diagrams.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».