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Enregistrement W6912167831 · doi:10.5281/zenodo.14159900

Domain-specific conflict resolution and model merge

2025· dataset· en· W6912167831 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typedataset
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Nutrition and Physiology
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConflict resolutionCommitSyntaxMerge (version control)Resolution (logic)Conflict resolution strategy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Collaboratively evolving models often necessitate conflict resolution for a cohesive successive version. Resolution can be manual or automated, requiring a sophisticated understanding of change and conflict semantics. While existing version control systems emphasize abstract syntax and fine-grained conflicts, they fall short in catering to user-friendly conflict resolution rule definition for domain experts. Moreover, they visualize conflict resolution concepts based on abstract syntax rather than the concrete syntax of the DSL. To overcome these challenges, we introduced DSMCompare, a tool for comparing domain-specific models, detecting differences, and visualizing conflicts using DSL's concrete syntax. This paper presents enhancements to automate conflict resolution and introduces features for user assistance, including automatically generated domain-specific editors for defining resolution rules. Our evaluation, conducted on the reverse-engineered commit history of various open-source projects, demonstrates DSMCompare's effectiveness 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 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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0060,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,007

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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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