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Enregistrement W2144437058 · doi:10.1109/ccece.2005.1557447

How can i* complement uml for modeling organizations?

2006· article· en· W2144437058 sur OpenAlexaff
Subhas Chandra Misra, Vinod Kumar, Uma Kumar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueService-Oriented Architecture and Web Services
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUnified Modeling LanguageComputer scienceApplications of UMLModeling languageEnterprise modellingObject Constraint LanguageSoftware engineeringUML toolProcess modelingTable (database)Process (computing)Complement (music)Systems engineeringKnowledge managementProgramming languageDatabaseEnterprise integrationWork in processEngineeringSoftwareEnterprise software

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a thorough investigation of the two popular enterprise modeling techniques: the UML-based, and the i*-based, and the research efforts undertaken using these modeling techniques. However, this paper does not provide a survey and/or explain these two enterprise-modeling techniques exhaustively. It aims at analyzing how these two techniques are complementary to each other and providing some guidance regarding selecting an appropriate modeling technique. Many interesting information that can help in deciding the modeling technique have been summarized in a comparison-table that we have developed. UML fails to address different challenges for modeling modern day enterprises, i* modeling language can address these issues by capturing the motivations, intents, and rationales behind the activities. However, i* cannot address "what" steps a process consists of, and "how" those steps are to be done as UML can address. Thus, i* complements UML in modeling a project

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0100,033
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations0
Publié2006
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Résumé présentoui

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