The Norwegian SISU Project: History and Long-term Impact of an Early MDD Effort
Notice bibliographique
Résumé
At the 15th System Analysis and Modelling Conference (SAM) in October 2023, a panel session was dedicated to the discussion of the past, present, and the future of Model-Driven Development (MDD). The session focused on the themes history, impact, lessons learned, and barriers to the adoption of MDD. In the context of history and impact, amongst others, the results of the Norwegian national R&D project “Supporting Integrated System Development” (SISU) were discussed, as well as recent development approaches akin to MDD. The panelists agreed that the quality of the systems produced within SISU was usually very high, since the used modeling concepts match reality well and made the models therefore easier to comprehend. Nevertheless, the adoption of SDL in the member companies did not progress as expected after project completion. This makes SISU a typical example of the circumstance that MDD has not developed as successfully as was assumed 30 years ago. The discussion of the panelists on barriers to MDD revealed key challenges in two perspectives: users' experience and tools' support. Besides some lessons learned, this paper presents a number of recommendations that might help to address the mentioned challenges leading towards a more prominent use of MDD in software engineering in the future.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».