The Journal of Object Technology
Notice bibliographique
Résumé
The 12th International Conference on Model Transformations ICMT 2019 aims at advancing the state of knowledge about model transformation technologies.Model transformations are a core technology underlying the use of modeling and Domain Specific Languages (DLSs).Especially in DSL development, model transformations enable a decoupling of abstract and concrete syntax(es), supporting reuse and the coexistence of multiple concrete syntaxes (visual, textual) for the same DSL.Transformations also play a key role in analyzing models to reveal conceptual flaws or highlight quality bottlenecks, and in integrating heterogeneous tools into unified tool chains.ICMT 2019 received 15 submissions and 6 papers were accepted, resulting in an acceptance rate of 40%.ICMT 2019 includes an excellent keynote given by Paul Klint (CWI Research Fellow, University of Amsterdam, The Netherlands) on DSLs, the Good the Bad and the Ugly.ICMT 2019 will also feature a panel Is there a Future for Model Transformation Languages?that takes a critical look at the traditional approach(es) to designing model transformation languages and poses the question if these might become obsolete and be replaced with, e.g., approaches based on learning model transformations from examples.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,018 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,115 | 0,047 |
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 ».