Notice bibliographique
Résumé
"Model Driven Software Development" is a recent trend in development of software-intensive systems. In the Model Driven Software Development process, all knowledge pertaining to the software system to be built is represented in the form of models, in the right formalism(s) and at the right level of abstraction. At the highest level of abstraction, domain models, rather than generic models are used. Although the idea of developing the software system at a higher abstraction level is appealing, many fundamental questions remain unresolved. Many issues such as how to define the syntax and semantics of models, how to represent and store models and how to trace model evolution should be addressed properly. In this thesis, the focus is on model transformations and the open problems related to it. In particular, how to compare models, how to trace model evolution (with as a goal to undo and redo model changes), how to deal with meta-model evolution, and ultimately with semantics evolution are explored. For each issue, we analyze problems, and propose some solutions. We use small case studies to make issues more concrete. All case studies are developed in AToM3 (A Tool for Multi-formalism and Meta-Modeling), developed in the Modeling, Simulation and Design Lab (MSDL) in the School of Computer Science of McGill University.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».