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Enregistrement W2101393557 · doi:10.5555/2337223.2337289

Partial evaluation of model transformations

2012· article· en· W2101393557 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Conference on Software Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueModel-Driven Software Engineering Techniques
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceModel transformationTransformation (genetics)Partial evaluationProgram transformationSoftwareInterdependenceCode (set theory)Software developmentProgramming languageSoftware engineeringData miningTheoretical computer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Model Transformation is considered an important enabling factor for Model Driven Development. Transformations can be applied not only for the generation of new models from existing ones, but also for the consistent co-evolution of software artifacts that pertain to various phases of software lifecycle such as requirement models, design documents and source code. Furthermore, it is often common in practical scenarios to apply such transformations repeatedly and frequently; an activity that can take a significant amount of time and resources, especially when the affected models are complex and highly interdependent. In this paper, we discuss a novel approach for deriving incremental model transformations by the partial evaluation of original model transformation programs. Partial evaluation involves pre-computing parts of the transformation program based on known model dependencies and the type of the applied model change. Such pre-evaluation allows for significant reduction of transformation time in large and complex model repositories. To evaluate the approach, we have implemented QvtMix, a prototype partial evaluator for the Query, View and Transformation Operational Mappings (QVT-OM) language. The experiments indicate that the proposed technique can be used for significantly improving the performance of repetitive applications of model transformations.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,681
Score d'incertitude au seuil0,681

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,233 · 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