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Enregistrement W2183279454 · doi:10.1109/modre.2015.7343876

Evaluation of reusable concern-oriented goal models

2015· article· en· W2183279454 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

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Software Engineering Methodologies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReuseComputer scienceGoal orientationSoftware engineeringSeparation of concernsGoal modelingContext (archaeology)PersonalizationHuman–computer interactionRisk analysis (engineering)Systems engineeringSoftwareRequirements engineeringEngineeringProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new unit of encapsulation called the concern is at the center of Concern-Orientation. Building on techniques for advanced Separation of Concerns, from Model-Driven Engineering, and from Software Product Lines, Concern-Orientation is a reuse paradigm that stipulates the use of three interfaces to enable broad, generic reuse: the variation, customization, and usage interfaces. Higher-level concerns reuse lower-level concerns, resulting in concern hierarchies where lower-level concern models are composed with higher-level concern models. As part of the variation interface, goal models are used to describe the impact of features of a concern on system qualities. Consequently, goal models of lower-level concerns must be combined with goal models of higher-level concerns to enable reasoning about system qualities in concern hierarchies. However, existing propagation-based reasoning mechanisms for goal models still assume a monolithic goal model, which is not appropriate for concern-oriented reuse. To address this issue, this paper presents novel modeling constructs to enable the reuse of lower-level goal models in the context of Concern-Orientation, extends existing propagation-based reasoning mechanisms of goal models for use in concern hierarchies, and reports on a proof-of-concept implementation of the novel modeling constructs and the extended reasoning mechanism.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,250
Score d'incertitude au seuil0,228

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,297
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,085 · 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