MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2795224459 · doi:10.1109/access.2018.2821111

Controlling Meta-Model Extensibility in Model-Driven Engineering

2018· article· en· W2795224459 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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueIEEE Access · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueModel-Driven Software Engineering Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésComputer scienceMetamodelingProgramming languageModel-driven architectureAbstract syntaxSoftware engineeringSemantics (computer science)EclipseSystems Modeling LanguageSyntaxMetaprogrammingModeling languageExtensibilityUnified Modeling LanguageAbstract syntax treeSoftwareArtificial intelligenceParsing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Model-driven engineering (MDE) considers the systematic use of models in software development. A model must be specified through a well-defined modeling language with precise syntax and semantics. In MDE, this syntax is defined by a meta-model. While meta-models tend to be fixed, there are several scenarios that require the customization of existing meta-models. For example, standards of the object management group (OMG) like the knowledge discovery meta-model (KDM) or the diagram definition (DD) are based on the extension of base meta-models according to certain rules. However, these rules are not “operational”but are described in natural language and therefore not supported by tools. Although modeling is an activity regulated by meta-models, currently there are no commonly accepted mechanisms to regulate how meta-models can be extended. Hence, in order to solve this problem, we propose a mechanism that allows specifying customization and extension rules for meta-models, as well as a tool that makes it possible to customize the meta-models according to such rules. The tool is based on the Eclipse modeling framework, has been implemented as an Eclipse plugin, and has been validated to guide the extension of OMG standard meta-models, such as KDM and DD.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,523
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,241 · 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