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Enregistrement W4200394338 · doi:10.1109/models-c53483.2021.00001

Preface to the 1st International Hands-on Workshop on Collaborative Modeling (HoWCoM 2021)

2021· article· en· W4200394338 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revue2021 ACM/IEEE International Conference on Model Driven Engineering Languages and Systems Companion (MODELS-C) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueModel-Driven Software Engineering Techniques
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeverage (statistics)Computer scienceCollaborative engineeringModel-driven architectureFocus (optics)Data scienceSoftware engineeringWork in processEngineeringUnified Modeling LanguageArtificial intelligenceSoftware

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability to collaboratively engineer models of systems has become a particularly important topic in Model-Driven Engineering (MDE). It is due to the increasing complexity of nowadays’ systems that their engineering requires a coordinated interplay between stakeholders. Collaboration is often seen as an enabling technique, and a tool-related aspect in MDE. Yet, collaborative modeling has typically been addressed at the foundations level. Collaborative MDE tools have not been in the focus of any scientific event so far. Given the recent trends in the research and application of collaborative MDE, especially considering that collaborative MDE has become a prominent part of relevant industrial R&D projects, we found that it was important to organize a workshop that would allow us to put tools in the spotlight and evaluate them from a practical standpoint. This workshop intended to leverage a rare opportunity provided by the online format of the 2021 edition of MoDELS. The online format enabled studying the dynamics of collaborative modeling endeavors in a realistic environment, with physically distanced users forced to rely on the means of collaboration provided by the tools under study.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,933
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,243 · 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