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Enregistrement W2046991620 · doi:10.1145/1529282.1529362

LTS semantics for use case models

2009· article· en· W2046991620 sur OpenAlexaff
Daniel Sinnig, Patrice Chalin, Ferhat Khendek

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Software Engineering Methodologies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSemantics (computer science)PreconditionProgramming languageFormal semantics (linguistics)Operational semanticsFormal specificationSyntaxSoftware engineeringFormal verificationUnified Modeling LanguageSoftwareArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Formalization is a necessary precondition for the specification of precise and unambiguous use case models, which serve as refer-ence points for the design and implementation of software sys-tems. In this paper, we define a formal semantics for use case models. We build on an abstract syntax definition formalizing the sequencing of use case steps. As a semantic domain we have chosen Labeled Transition Systems (LTSs), which, we believe, intuitively capture the behavioral aspects of the use case model. The mapping into LTSs is defined over the various structural elements of the use case model. The proposed formal semantics allows for various semantic checks such as detection of livelocks and validation of model refinement, an important property in an iterative software development lifecycle. We also introduce our tool “Use Case Model Analyzer”.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,145
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,187 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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