An experimental examination of property precedence in conceptual modelling
Notice bibliographique
Résumé
Interest in evaluating conceptual modelling techniques has recently experienced a revival, in part due to widespread adoption of the Unified Modelling Language (UML). In addition, the use of ontology as a framework for evaluating conceptual modelling techniques has gained acceptance. In this paper, we consider implications of applying one aspect of the ontology of Mario Bunge to conceptual modelling. Specifically, conceptual modelling has traditionally failed to provide mechanisms to indicate that some properties of types or classes may be considered dependent on others. This paper presents a theoretical rationale, using Bunge's ontological notion of precedence, for explicitly modelling such dependence in conceptual schema diagrams. We present the design of an experimental framework to test the impact of explicitly representing precedence on the ease with which a diagram can convey domain semantics. In addition, we consider how the issue of common sense semantics can interfere with experimental procedures to evaluate the semantics conveyed in a diagram's structure. We offer early experimental results indicating: 1) the explicit modelling of precedence improves the ability of experimental participants to verify the existence of dependence among properties (but has no effect on the ability to verify the semantics conveyed by association cardinalities); and 2) the potential for background knowledge to interfere with the semantics conveyed by diagram structure. We conclude by discussing the need for further research on both these issues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,172 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».