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Enregistrement W4415896010 · doi:10.1016/j.jss.2025.112694

Domain-specific conflict resolution and model merge

2025· article· en· W4415896010 sur OpenAlexafffund
Manouchehr Zadahmad, Eugene Syriani

Notice bibliographique

RevueJournal of Systems and Software · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueModel-Driven Software Engineering Techniques
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésMerge (version control)Conflict resolutionSoftwareSyntaxResolution (logic)High resolution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Domain-specific version control system: DSMCompare • Domain-specific model merging • Curated labeled dataset for model merging • Comparative evaluation with EMFCompare and Git • User study validating DSMCompare Software developers often collaborate by contributing to different branches in a version control system. However, merging the changes from the different branches often leads to conflicts, and resolving these conflicts is a tedious task. This challenge is exacerbated when the software to merge are domain-specific models, since they follow a graph-like structure rather than linear text. DSMCompare is a tool for comparing domain-specific models, detecting differences, and visualizing conflicts using the concrete syntax of the domain-specific language. In this paper, we enhance DSMCompare with conflict resolution capabilities to reduce the effort of merging model versions. Our evaluation demonstrates that DSMCompare is effective in achieving highly accurate automatic conflict resolution with minimal manual intervention. A user study further validates the tool, revealing a significant decrease in resolution time coupled with higher accuracy and user satisfaction.

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)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,941
Score d'incertitude au seuil0,390

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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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Résumé présentoui

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