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Enregistrement W4411501004 · doi:10.1007/s10270-025-01301-5

On theory and management of dependencies between models

2025· article· en· W4411501004 sur OpenAlexaff
Marsha Chećhik, Benoît Combemale, Jeff Gray, Bernhard Rumpe⋆

Notice bibliographique

RevueSoftware & Systems Modeling · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueSimulation Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesRWTH Aachen University
Mots-clésComputer scienceEpistemologyManagement scienceEngineeringPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Software developers often need to manage dependencies.Unfortunately, software dependencies manifest themselves in various forms, and discussions about dependencies can be challenging due to the very different definitions and relationships that developers may have in mind.To reduce misunderstandings, it may be helpful to categorize the various forms of dependencies.A dependency is a relationship between two (or more) different things.Let us exclude relationships with more than two participants and concentrate on binary relations to simplify considerations.During a typical development process, dependencies may emerge across all forms of artifacts, including requirement statements, explicit models, source code, and (readily compiled and deployable) system elements.To be precise, we distinguish development artifacts (which include, e.g., UML/SysML models and source code) and the system elements.For example, an object-oriented system consists of implemented classes and their (logical) aggregations in the form of subsystems and components.System elements are to be distinguished from models and source code, which aggregate into packages, directories, branches, or even (version-controlled) projects.Both sides, i.e., the system and the artifacts describing it, are not entirely independent of each other.Java, in particular, has done a tremendous job reliably connecting classes and their source files in an almost one-to-one relation.Colloquially, we thus do not need to distinguish between a class and its describing source file anymore.However, in this article we mention these two sides because the term "dependency" is used within both sides.Projects depend on each other; components depend on each other; and models depend on each other.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0040,012
Communication savante0,0070,028
Science ouverte0,0060,011
Intégrité de la recherche0,0050,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2025
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