論文の概要: Traceability and Reuse Mechanisms, the most important Properties of Model Transformation Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.06764v1
• Date: Thu, 11 May 2023 12:35:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 09:05:05.894295
• Title: Traceability and Reuse Mechanisms, the most important Properties of Model Transformation Languages
• Title（参考訳）: モデル変換言語の最も重要な特性であるトレーサビリティと再利用機構
• Authors: Stefan H\"oppner, Matthias Tichy
• Abstract要約: 本研究の目的は,調査結果を定量的に評価し,異なる要因による影響を確認し,否定することである。 その結果,トラシングと再利用のメカニズムは全体として最も重要であることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4685355149711299
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Dedicated model transformation languages are claimed to provide many benefits over the use of general purpose languages for developing model transformations. However, the actual advantages associated with the use of MTLs are poorly understood empirically. There is little knowledge and empirical assessment about what advantages and disadvantages hold and where they originate from. In a prior interview study, we elicited expert opinions on what advantages result from what factors and a number of factors that moderate the influence. We aim to quantitatively asses the interview results to confirm or reject the effects posed by different factors. We intend to gain insights into how valuable different factors are so that future studies can draw on these data for designing targeted and relevant studies. We gather data on the factors and quality attributes using an online survey. To analyse the data, we use universal structure modelling based on a structure model. We use significance values and path coefficients produced bz USM for each hypothesised interdependence to confirm or reject correlation and to weigh the strength of influence present. We analyzed 113 responses. The results show that the Tracing and Reuse Mechanisms are most important overall. Though the observed effects were generally 10 times lower than anticipated. Additionally, we found that a more nuanced view of moderation effects is warranted. Their moderating influence differed significantly between the different influences, with the strongest effects being 1000 times higher than the weakest. The empirical assessment of MTLs is a complex topic that cannot be solved by looking at a single stand-alone factor. Our results provide clear indication that evaluation should consider transformations of different sizes and use-cases. Language development should focus on providing transformation specific reuse mechanisms .
• Abstract（参考訳）: 専用モデル変換言語は、モデル変換を開発するための汎用言語の使用に多くの利点があると主張している。 しかし、MTLの使用に伴う実際の利点は、実証的にはあまり理解されていない。 アドバンテージとデメリットとは何か、どこから生まれたのかに関する知識や実証的な評価はほとんどありません。 事前のインタビュー研究において、どのような要因と影響を緩める要因から得られる利点について専門家の意見を導き出した。 インタビューの結果を定量的に評価し,異なる要因が与えた影響を確認し,否定する。 我々は、将来の研究がこれらのデータに基づいてターゲットと関連する研究を設計できるように、さまざまな要因がいかに価値があるかについての洞察を得るつもりです。 オンライン調査を用いて,要因と品質特性のデータを収集する。 データを解析するために、構造モデルに基づく普遍的な構造モデリングを用いる。 各仮説の相互依存に対してbzusmが生成する重要度値と経路係数を用いて相関を確認・拒否し,影響の強さを推定する。 113の回答を分析した。 その結果,追跡機構と再利用機構が全体として最も重要であることがわかった。 しかし、観察された効果は一般的に予想より10倍も低かった。 さらに、モデレーション効果のより微妙な見方が保証されている。 そのモデレーション効果は異なる影響で大きく異なり、最も強い効果は最も弱い効果の1000倍である。 MTLの実証的な評価は、単一のスタンドアローン因子を見るだけでは解決できない複雑なトピックである。 評価結果は,異なるサイズとユースケースの変換を考慮すべきであることを示す。 言語開発は、トランスフォーメーション固有の再利用メカニズムの提供に焦点を当てるべきである。

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