Notice bibliographique
Résumé
Extension is a common term used in model-driven engineering. However, it is expressed in different ways by different modeling languages. A class diagram modeler uses extension to mean inheriting from a class. An aspect modeler extends a base with an aspect. Despite the different ways the term is being expressed, it generally refers to adding/changing structure/behaviour of a model in some way. We observe that model extensions vary in several ways. For example, in some cases, such as in use case diagram extensions, the extended model (base model) is information complete, meaning that it requires no further information in order for it to be useful. In other languages, the base model is not useful on its own and must be completed with an extension. Extensions also vary in terms of granularity, e.g., inheritance between two classes is an extension at a low level of granularity (between two elements, i.e., classes, of the same class diagram) compared to extension between two models. This paper presents a feature model for extensions in modeling languages. We discuss how extensions vary in terms of granularity, the completeness of the base model, whether or not the extension model requires to specify matching information, and the changes the composed model does to the base. Using this feature model, we explore extensions in several popular modeling languages and report our findings.
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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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».