Notice bibliographique
Résumé
Models are the central assets in model-driven engineering (MDE), as they are actively used in all phases of software development. Models are built using metamodel-based languages, and so objects in models are typed by a metamodel class. This typing is static, established at creation time, and cannot be changed later. Therefore, objects in MDE are closed and fixed with respect to the class they conform to, the fields they have, and the well-formedness constraints they must comply with. This hampers many MDE activities, like the reuse of model-related artefacts such as transformations, the opportunistic or dynamic combination of metamodels, or the dynamic reconfiguration of models. To alleviate this rigidity, we propose making model objects open so that they can acquire or drop so-called facets . These contribute with a type, fields and constraints to the objects holding them. Facets are defined by regular metamodels, hence being a lightweight extension of standard metamodelling. Facet metamodels may declare usage interfaces , as well as laws that govern the assignment of facets to objects (or classes). This article describes our proposal, reporting on a theory, analysis techniques, and an implementation. The benefits of the approach are validated on the basis of five case studies dealing with annotation models, transformation reuse, multi-view modelling, multi-level modelling, and language product lines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».