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Enregistrement W3014896915 · doi:10.3991/ijes.v8i1.13037

Getting Model of MVVM Pattern from UML Profile

2020· article· en· W3014896915 sur OpenAlexaff
Mouad EL Omari, Mohammed Erramdani, Abdelkader Rhouati

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Recent Contributions from Engineering Science & IT (iJES) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueService-Oriented Architecture and Web Services
Établissements canadiensNovelis (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceUnified Modeling LanguageSoftware engineeringArchitectureWeb applicationUnit testingSet (abstract data type)Code (set theory)Perspective (graphical)Component (thermodynamics)Adaptation (eye)World Wide WebProgramming languageArtificial intelligenceSoftware

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>The rejuvenation of applications to harmonize with technological watch is the major challenge for all computer boxes, frameworks and languages are constantly proliferating by offering a range of improvements in terms of security and performance, which pushes all applications to invest in order to align oneself, to orient oneself towards another perspective of application implementation has become a primacy. MVW is considered the new concept of application models where the developer can choose according to his needs, which component, for example, it can be a controller, a directive or a unit test for applications where we use the AngularJS framework, modeling an application is one of the basic steps to reach it , the emergence of new patterns press IT companies to think to renew their application architecture for more security and performance, moving from an old to a new model meets this need. AngularJS is one of the widely used frameworks for modern single-page web application development which is designed to support dynamic views in the applications.</p><p>We propose an UML profile for AngularJS for building a model of an AngularJS web application, and a set of transformations that transform the model into a code template.</p>

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,790
Score d'incertitude au seuil0,652

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,237 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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