Model-Driven Engineering and Elicitation Techniques: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Model-Driven Engineering (MDE) aims to describe a system with the help of a series of models. More abstract models are refined into more concrete models by model transformations that ensure that the information from higher-level models is retained in lower-level models. This reduces the effort required to build lower-level models. The quality of lower-level models is also improved because they are partly based on well-tested model transformations. A key prerequisite for MDE is the definition of formal modeling languages, for which metamodeling is typically used. Formally defined modeling languages capture an ever-growing number of aspects of the software development process from requirements to architecture, design, and implementation details. A commonly held sentiment in the requirements modeling community is that requirements elicitation techniques have received less attention in terms of MDE. We perform a systematic literature review to either refute or confirm this sentiment by exploring the use of metamodels in papers on five well-known elicitation techniques: Cognitive Work Analysis, Complex Adaptive Systems Theory, Contextual Inquiry and Design, Distributed Cognition, and Emergent Knowledge Process design. The result of the survey indicates - within the limitations of the survey - that there is very little research applying metamodeling to the definition of these elicitation techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».