Impact analysis and change management of UML models
Notice bibliographique
Résumé
The use of Unified Modeling Language (UML) analysis/design models on large projects leads to a large number of interdependent UML diagrams. As software systems evolve, those diagrams undergo changes to, for instance, correct errors or address changes in the requirements. Those changes can in turn lead to subsequent changes to other elements in the UML diagrams. Impact analysis is then defined as the process of identifying the potential consequences (side-effects) of a change, and estimating what needs to be modified to accomplish a change. In this article, we propose a UML model-based approach to impact analysis that can be applied before any implementation of the changes, thus allowing an early decision-making and change planning process. We first verify that the UML diagrams are consistent (consistency check). Then changes between two different versions of a UML model are identified according to a change taxonomy, and model elements that are directly or indirectly impacted by those changes (i.e., may undergo changes) are determined using formally defined impact analysis rules (written with Object Constraint Language). A measure of distance between a changed element and potentially impacted elements is also proposed to prioritize the results of impact analysis according to their likelihood of occurrence. We also present a prototype tool that provides automated support for our impact analysis strategy, that we then apply on a case study to validate both the implementation and methodology.
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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 | 0,017 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».