XML-based modeling and simulation: meta-models are models too
Notice bibliographique
Résumé
This article introduces multi-formalism modelling and meta-modelling to facilitate computer assisted modelling and simulation of complex systems. To aid in the automatic generation of multi-formalism modelling and simulation tools, formalisms are modelled in their own right, at a meta-level, within an appropriate formalism. This approach is implemented in the interactive tool ATOM3 (A Tool for Multi-formalism Meta-Modelling). This tool is used to describe formalisms commonly used in the simulation of dynamical systems, as well as to generate custom tools to process (create, edit, simulate, ...) models expressed in the corresponding formalism. ATOM3 relies on graph rewriting techniques to perform the transformations (modelled as graph grammars) between formalisms as well as for other tasks, such as code generation or simulator specification.The Finite State Automata (FSA) formalism is used to demonstrate the concepts of meta-modelling as well as model transformation (in particular, simulation of FSA models).The issue of a neutral model exchange and re-use format is addressed in the context of meta-modelling. Core XML is proposed as a standard external format. Thanks to the power of the meta-modelling approach, DTD, XMLSchema, and XSLT specifications may be replaced by models, externally represented in core XML, in appropriate formalisms (Entity Relationship for syntax and Graph Grammar for transformation respectively).
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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 | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,005 |
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 ».