Inferring Metamodel Relaxations Based on Structural Patterns to Support Model Families
Notice bibliographique
Résumé
A model family is a set of related models in a given language that results from the evolution of models over time and/or variations over the space (product) dimension. To enable a more efficient analysis of family members, all at once, we have already proposed union models to capture the union of all elements in all family members, in a compact and exact manner. However, despite having each model in a model family conforming to the same metamodel, there is still no guarantee that their union model will conform to the original metamodel of the family members. This paper aims to support the representation of union models (as valid instances of a metamodel) by inferring, from the structure of the original metamodel, a relaxed metamodel to which a union model conforms. In particular, instead of relaxing all metamodel constraints, the paper contributes a heuristic method that relaxes particular constraints (related only to multiplicities of attributes and association ends) by inferring where such relaxations are needed in the metamodel. To infer relaxation points, structural patterns are first identified in metamodels, then an evidence-based or an anticipation-based approach is applied to get the actual inference. The purpose behind inferring particular metamodel relaxation points is to be able to adapt the existing tools and analysis techniques once and minimally for all potential model families of a given modeling language.
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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 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».