/**
* Called when a null model is about to be retrieved in order to allow a subclass to provide an
* initial model.
* <p>
* By default this implementation looks components in the parent chain owning a
* {@link IComponentInheritedModel} to provide a model for this component via
* {@link IComponentInheritedModel#wrapOnInheritance(Component)}.
* <p>
* For example a {@link FormComponent} has the opportunity to instantiate a model on the fly
* using its {@code id} and the containing {@link Form}'s model, if the form holds a
* {@link CompoundPropertyModel}.
*
* @return The model
*/
protected IModel<?> initModel()
{
IModel<?> foundModel = null;
// Search parents for IComponentInheritedModel (i.e. CompoundPropertyModel)
for (Component current = getParent(); current != null; current = current.getParent())
{
// Get model
// Don't call the getModel() that could initialize many in between
// completely useless models.
// IModel model = current.getDefaultModel();
IModel<?> model = current.getModelImpl();
if (model instanceof IWrapModel && !(model instanceof IComponentInheritedModel))
{
model = ((IWrapModel<?>)model).getWrappedModel();
}
if (model instanceof IComponentInheritedModel)
{
// return the shared inherited
foundModel = ((IComponentInheritedModel<?>)model).wrapOnInheritance(this);
setFlag(FLAG_INHERITABLE_MODEL, true);
break;
}
}
// No model for this component!
return foundModel;
}
Guided by the risk information-seeking and processing model, this study examines positive and negative affect separately in their influence on information-seeking intentions and avoidance through structural equation analyses. The highlight is that information avoidance seems to be driven by positive affect, while information seeking seems to be more heavily influenced by negative affect. Another interesting finding is that informational subjective norms are positively related to both seeking and avoidance, which suggests that one’s social environment has the potential to strongly influence the way he or she handles climate change information. Implications for theory and practice are discussed.
Welcome to the world of evidence! Evidence-based teaching is effective teaching, and we bring you the most effective methods. Read on to find out more.
G. Hua, M. Zhang, Y. Liu, S. Ma, and L. Ru. Proceedings of the 20th international conference companion on World wide web, page 59--60. New York, NY, USA, ACM, (2011)
C. Mingsong, Q. Xiaokang, and L. Xuandong. AST '06: Proceedings of the 2006 international workshop on Automation of software test, page 2--8. New York, NY, USA, ACM, (2006)ST: Vorgehensweise: Erst wird eine große Menge von zufälligen Testfällen generiert. Das Programm wird mit diesen Testfällen ausgeführt und man erhält die entsprechenden Ausführungspfade. Diese werden mit den Aktivitätsdiagrammen verglichen auf Basis des Abdeckungskriteriums. Man wählt die übereinstimmenden Ausführungspfade aus und erhält so eine reduzierte Menge von Testfällen die das Abdeckungskriterium erfüllt. So kann auch die Konsistenz des Programms mit dem Aktivitätsdiagramm geprüft werden.
Eignung: Man findet keine Hinweise darauf, woher die Testdaten für die zufällig erzeugten Testfälle kommen. Für diesen Schritt wird auf ein Paper verwiesen, welches zufällige Testfälle für den Unittest erzeugt, siehe „A Tool for Random Generation of Unit Tests for Java Classes.”.
J. Calame, N. Ioustinova, and J. van de Pol. Electronic Notes in Theoretical Computer Science, (October 2007)MR: Stark formalisiertes und mathematisch ergründetes Werk.
Basierend auf der Spezifikation des IUT (gegeben in LTS) wird der Lösungsraum durch data abstraction eingeengt (mittels µCRL). Mittels enumerativ tools (wie TGV) werden dann abstrakte Testfälle generiert. Die konkreten Daten (Ein und Ausgaben!) werden mittels constraint-solving techniques (mittels Prolog) ermittelt.
Future Work soll ermöglichen UML-Spezifikationen als Eingabe zu erlauben und die Testfälle sollen in TTCN-3 generiert werden!
Spätestens dann wird dieser Ansatz für IST-SPL sehr interessant..
H. Agt-Rickauer, R. Kutsche, and H. Sack. MODELSWARD (Revised Selected Papers), volume 991 of Communications in Computer and Information Science, page 134-158. Springer, (2018)
S. Easterbrook, and M. Chechik. First International Workshop on Inconsistency in Data and Knowledge, at the International Joint Conference on Artificial Intelligence, (IJCAI-01), Seattle, USA, (August 2001)
D. Nguyen, N. Smith, and C. Rosé. Proceedings of the 5th ACL-HLT Workshop on Language Technology for Cultural Heritage, Social Sciences, and Humanities, page 115--123. Stroudsburg, PA, USA, Association for Computational Linguistics, (2011)