Notice bibliographique
Résumé
The majority of the present software systems, such as those that run on automatic banking machines (ABMs), on mobile devices, and on the Web, are interactive in nature. Therefore, it is critical to precisely understand, identify, and document the services that an interactive software system will provide from the viewpoint of its potential users. A large and important class of models that these services encapsulate is use cases (Jacobson, Christerson, Jonsson, & Övergaard, 1992). In the last few years, use cases have become indispensable as means for behavioral modeling of interactive software systems. They play a crucial role in various software development activities, including estimating development cost (Anda, 2003), eliciting behavioral requirements, and defining test cases. It is well known that addressing quality early is crucial to avoid the propagation of problems to later artifacts (Moody, 2005). With the increasing deployment of use cases as early artifacts in software process environments, the question of how these models should be developed so as to attain high quality arises. In response, this article focuses on the use case modeling process (the act of constructing use case models) and, based on the notion of patterns (Appleton, 1997), proposes a systematic approach towards the development of use case models. The rest of the article is organized as follows. The background and related work necessary for the discussion that follows is outlined. This is followed by the presentation of a pattern-oriented use case modeling process for systematically addressing the semiotic quality of use case models in a feasible manner. Next, challenges and directions for future research are outlined, and finally, concluding remarks are given.
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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 | 0,011 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».