An Experimental Study of the Effects of Representing Property Precedence on the Comprehension of Conceptual Schemas
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
Conceptual modeling is the process of using a grammar to construct abstractions of relevant phenomena in a domain. The resulting conceptual schemas are intended to facilitate understanding of and communication about a domain during information systems requirements analysis and during design. Despite keen practitioner interest in conceptual modeling, there is general agreement that the modeling constructs comprising grammars lack theoretical foundations pertaining to what the constructs are intended to represent, which, in turn, inhibits our understanding of whether and why they are effective. This research contributes to our understanding of conceptual modeling grammars by proposing a theoretically-grounded approach for modeling an important aspect of the nature of properties of the phenomena of interest in a domain. Specifically, conceptual schemas typically fail to express explicitly the semantics that, when things possess particular properties, they must also possess certain other properties. This research uses Bunge’s ontological notion of property precedence as the theoretical rationale for explicitly modeling this dependence in conceptual schema diagrams. We examine several forms of precedence, and propose an approach to representing one form in conceptual schemas. We present the results of a laboratory experiment that tests the impact of explicitly representing precedence on how well participants comprehend the semantics conveyed by a conceptual schema. The results indicate that modeling precedence explicitly improves the comprehension of domain semantics expressed in a diagram’s structure, but has varying effects on subjects’ confidence in their comprehension.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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