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Un modelo conceptual es una representación de un sistema, hecha de la composición de conceptos que se utilizan para ayudar a las personas a conocer , comprender o simular un tema que representa el modelo. También es un conjunto de conceptos. Por el contrario, los modelos físicos son objetos físicos ; por ejemplo, un modelo de juguete que se puede ensamblar y se puede hacer que funcione como el objeto que representa.

El modelo conceptual puede referirse a modelos que se forman después de un proceso de conceptualización o generalización . [1] [2] Los modelos conceptuales son a menudo abstracciones de cosas del mundo real, ya sea físico o social. Los estudios semánticos son relevantes para varias etapas de la formación de conceptos . La semántica trata básicamente de conceptos, el significado que los seres pensantes dan a varios elementos de su experiencia.

Resumen [ editar ]

Modelos de conceptos y modelos conceptuales [ editar ]

El término modelo conceptual es normal. Podría significar "un modelo de concepto" o podría significar "un modelo que es conceptual". Se puede hacer una distinción entre qué son los modelos y de qué están hechos . Con la excepción de los modelos icónicos, como un modelo a escala de la catedral de Winchester , la mayoría de los modelos son conceptos. Pero, en su mayoría, están destinados a ser modelos de situaciones del mundo real. El valor de un modelo suele ser directamente proporcional a qué tan bien se corresponde con un estado de cosas pasado, presente, futuro, real o potencial. Un modelo de un concepto es bastante diferente porque para ser un buen modelo no necesita tener esta correspondencia con el mundo real. [3] En modelos conceptuales de inteligencia artificial ylos gráficos conceptuales se utilizan para construir sistemas expertos y sistemas basados ​​en el conocimiento ; aquí los analistas se preocupan por representar la opinión de los expertos sobre lo que es verdad, no sus propias ideas sobre lo que es verdad.

Tipo y alcance de los modelos conceptuales [ editar ]

Los modelos conceptuales (modelos que son conceptuales) varían en tipo desde los más concretos, como la imagen mental de un objeto físico familiar, hasta la generalidad formal y abstracción de los modelos matemáticos que no aparecen a la mente como una imagen. Los modelos conceptuales también varían en términos del alcance del tema que se supone que representan. Un modelo puede, por ejemplo, representar una sola cosa (por ejemplo, la Estatua de la Libertad ), clases enteras de cosas (por ejemplo, el electrón ) e incluso dominios muy vastos de temas como el universo físico. La variedad y alcance de los modelos conceptuales se debe a la variedad de propósitos que tienen las personas que los utilizan.

El modelado conceptual es la actividad de describir formalmente algunos aspectos del mundo físico y social que nos rodea con fines de comprensión y comunicación " [4].

Objetivos fundamentales [ editar ]

Modelo de comparación que destaca el papel del modelo conceptual en el proceso del sistema

El objetivo principal de un modelo conceptual es transmitir los principios fundamentales y la funcionalidad básica del sistema que representa. Además, se debe desarrollar un modelo conceptual de tal manera que proporcione una interpretación del sistema fácilmente comprensible para los usuarios del modelo. Un modelo conceptual, cuando se implementa correctamente, debe satisfacer cuatro objetivos fundamentales. [5]

  1. Mejorar la comprensión de un individuo del sistema representativo.
  2. Facilitar la transmisión eficiente de los detalles del sistema entre las partes interesadas.
  3. Proporcionar un punto de referencia para que los diseñadores de sistemas extraigan especificaciones del sistema.
  4. Documentar el sistema para referencia futura y proporcionar un medio de colaboración.

El modelo conceptual juega un papel importante en el ciclo de vida general del desarrollo del sistema. Figura 1 [6]a continuación, describe el papel del modelo conceptual en un esquema de desarrollo de sistema típico. Está claro que si el modelo conceptual no está completamente desarrollado, la ejecución de las propiedades fundamentales del sistema puede no implementarse adecuadamente, dando paso a problemas futuros o fallas del sistema. Estas fallas ocurren en la industria y se han relacionado con; falta de participación del usuario, requisitos incompletos o poco claros y requisitos cambiantes. Esos eslabones débiles en el proceso de diseño y desarrollo del sistema pueden atribuirse a la ejecución inadecuada de los objetivos fundamentales del modelado conceptual. La importancia del modelado conceptual es evidente cuando tales fallas sistémicas se mitigan mediante el desarrollo completo del sistema y la adherencia a los objetivos / técnicas de desarrollo probados.

Técnicas de modelado [ editar ]

A medida que los sistemas se han vuelto cada vez más complejos, el papel del modelado conceptual se ha expandido drásticamente. Con esa presencia expandida, se está logrando la efectividad del modelado conceptual para capturar los fundamentos de un sistema. Sobre la base de esa comprensión, se han creado numerosas técnicas de modelado conceptual. Estas técnicas se pueden aplicar en múltiples disciplinas para aumentar la comprensión del usuario del sistema que se va a modelar. [7] Algunas técnicas se describen brevemente en el siguiente texto, sin embargo, existen muchas más o se están desarrollando. Algunas técnicas y métodos de modelado conceptual comúnmente utilizados incluyen: modelado de flujo de trabajo , modelado de la fuerza laboral , desarrollo rápido de aplicaciones , modelado de roles de objetosy el lenguaje de modelado unificado (UML).

Modelado de flujo de datos [ editar ]

El modelado de flujo de datos (DFM) es una técnica de modelado conceptual básica que representa gráficamente elementos de un sistema. DFM es una técnica bastante simple, sin embargo, como muchas técnicas de modelado conceptual, es posible construir diagramas representativos de nivel superior o inferior. El diagrama de flujo de datos generalmente no transmite detalles complejos del sistema, como consideraciones de desarrollo paralelo o información de tiempo, sino que trabaja para poner en contexto las principales funciones del sistema. El modelado de flujo de datos es una técnica central utilizada en el desarrollo de sistemas que utiliza el método de diseño y análisis de sistemas estructurados (SSADM).

Modelado de relaciones entre entidades [ editar ]

El modelado entidad-relación (ERM) es una técnica de modelado conceptual que se utiliza principalmente para la representación de sistemas de software. Los diagramas entidad-relación, que son producto de la ejecución de la técnica ERM, se utilizan normalmente para representar modelos de bases de datos y sistemas de información. Los componentes principales del diagrama son las entidades y las relaciones. Las entidades pueden representar funciones, objetos o eventos independientes. Las relaciones son responsables de relacionar las entidades entre sí. Para formar un proceso de sistema, las relaciones se combinan con las entidades y cualquier atributo necesario para describir con más detalle el proceso. Existen múltiples convenciones de diagramación para esta técnica; IDEF1X , Bachman y EXPRESS, para nombrar unos pocos. Estas convenciones son solo diferentes formas de ver y organizar los datos para representar diferentes aspectos del sistema.

Cadena de procesos impulsada por eventos [ editar ]

La cadena de procesos impulsada por eventos(EPC) es una técnica de modelado conceptual que se utiliza principalmente para mejorar sistemáticamente los flujos de procesos de negocio. Como la mayoría de las técnicas de modelado conceptual, la cadena de procesos impulsada por eventos consta de entidades / elementos y funciones que permiten desarrollar y procesar relaciones. Más específicamente, el EPC se compone de eventos que definen en qué estado se encuentra un proceso o las reglas por las que opera. Para avanzar a través de eventos, se debe ejecutar una función / evento activo. Dependiendo del flujo del proceso, la función tiene la capacidad de transformar estados de eventos o vincularse a otras cadenas de procesos impulsadas por eventos. Existen otros elementos dentro de un EPC, todos los cuales trabajan juntos para definir cómo y por qué reglas opera el sistema. La técnica EPC se puede aplicar a prácticas comerciales como la planificación de recursos, la mejora de procesos y la logística.

Desarrollo de aplicaciones conjuntas [ editar ]

El método de desarrollo de sistemas dinámicos utiliza un proceso específico llamado JEFFF para modelar conceptualmente el ciclo de vida de un sistema. JEFFF está destinado a centrarse más en la planificación de desarrollo de nivel superior que precede a la inicialización de un proyecto. El proceso JAD requiere una serie de talleres en los que los participantes trabajan para identificar, definir y, en general, mapear un proyecto exitoso desde su concepción hasta su finalización. Se ha descubierto que este método no funciona bien para aplicaciones a gran escala; sin embargo, las aplicaciones más pequeñas generalmente reportan alguna ganancia neta en eficiencia. [8]

Lugar / red de transición [ editar ]

También conocida como redes de Petri , esta técnica de modelado conceptual permite construir un sistema con elementos que pueden describirse por medios matemáticos directos. La red de Petri, debido a sus propiedades de ejecución no deterministas y una teoría matemática bien definida, es una técnica útil para modelar el comportamiento del sistema concurrente , es decir, ejecuciones de procesos simultáneos.

Modelado de transición de estado [ editar ]

El modelado de transición de estado utiliza diagramas de transición de estado para describir el comportamiento del sistema. Estos diagramas de transición de estado utilizan estados distintos para definir el comportamiento y los cambios del sistema. La mayoría de las herramientas de modelado actuales contienen algún tipo de capacidad para representar el modelado de transición de estado. El uso de modelos de transición de estados se puede reconocer más fácilmente como diagramas de estados lógicos y gráficos dirigidos para máquinas de estados finitos .

Evaluación y selección de técnicas [ editar ]

Debido a que el método de modelado conceptual a veces puede ser deliberadamente vago para dar cuenta de un área amplia de uso, la aplicación real del modelado de conceptos puede resultar difícil. Para aliviar este problema y arrojar algo de luz sobre lo que se debe considerar al seleccionar una técnica de modelado conceptual adecuada, el marco propuesto por Gemino y Wand se discutirá en el siguiente texto. Sin embargo, antes de evaluar la efectividad de una técnica de modelado conceptual para una aplicación en particular, se debe entender un concepto importante; Comparar modelos conceptuales centrándose específicamente en sus representaciones gráficas o de nivel superior es miope. Gemino y Wand tienen un buen punto cuando argumentan que se debe poner énfasis en un lenguaje de modelado conceptual.al elegir una técnica adecuada. En general, un modelo conceptual se desarrolla utilizando alguna forma de técnica de modelado conceptual. Esa técnica utilizará un lenguaje de modelado conceptual que determina las reglas de cómo se llega al modelo. Comprender las capacidades del lenguaje específico utilizado es inherente a la evaluación adecuada de una técnica de modelado conceptual, ya que el lenguaje refleja la capacidad descriptiva de la técnica. Además, el lenguaje de modelado conceptual influirá directamente en la profundidad a la que el sistema es capaz de ser representado, ya sea complejo o simple. [9]

Considerando los factores que afectan [ editar ]

Sobre la base de algunos de sus trabajos anteriores, [10] Gemino y Wand reconocen algunos puntos principales a considerar al estudiar los factores que afectan: el contenido que debe representar el modelo conceptual, el método en el que se presentará el modelo, las características del modelo. usuarios, y la tarea específica de lenguajes de modelo conceptual. [9]Se debe considerar el contenido del modelo conceptual para seleccionar una técnica que permita presentar la información relevante. El método de presentación con fines de selección se centraría en la capacidad de la técnica para representar el modelo en el nivel de profundidad y detalle previsto. Las características de los usuarios o participantes del modelo es un aspecto importante a considerar. Los antecedentes y la experiencia de un participante deben coincidir con la complejidad del modelo conceptual; de lo contrario, la tergiversación del sistema o la mala comprensión de los conceptos clave del sistema podrían generar problemas en la realización de ese sistema. La tarea del lenguaje del modelo conceptual permitirá además elegir una técnica apropiada.La diferencia entre crear un modelo conceptual del sistema para transmitir la funcionalidad del sistema y crear un modelo conceptual del sistema para interpretar esa funcionalidad podría involucrar dos tipos completamente diferentes de lenguajes de modelado conceptual.

Considerando las variables afectadas [ editar ]

Gemino y Wand continúan expandiendo el contenido de la variable afectada de su marco propuesto considerando el foco de observación y el criterio de comparación. [9] El foco de observación considera si la técnica de modelado conceptual creará un "nuevo producto", o si la técnica solo traerá una comprensión más íntima del sistema que se está modelando. El criterio de comparación sopesaría la capacidad de la técnica de modelado conceptual para ser eficiente o eficaz. Una técnica de modelado conceptual que permite el desarrollo de un modelo de sistema. que tiene en cuenta todas las variables del sistema a un alto nivel puede hacer que el proceso de comprensión de la funcionalidad del sistema sea más eficiente, pero la técnica carece de la información necesaria para explicar los procesos internos, lo que hace que el modelo sea menos efectivo.

A la hora de decidir qué técnica conceptual utilizar, se pueden aplicar las recomendaciones de Gemino y Wand para evaluar adecuadamente el alcance del modelo conceptual en cuestión. Comprender el alcance de los modelos conceptuales conducirá a una selección más informada de una técnica que aborde adecuadamente ese modelo en particular. En resumen, al decidir entre técnicas de modelado, responder las siguientes preguntas permitiría abordar algunas consideraciones importantes de modelado conceptual.

  1. ¿Qué contenido representará el modelo conceptual?
  2. ¿Cómo se presentará el modelo conceptual?
  3. ¿Quién utilizará o participará en el modelo conceptual?
  4. ¿Cómo describirá el modelo conceptual el sistema?
  5. ¿Cuál es el foco de observación de los modelos conceptuales?
  6. ¿El modelo conceptual será eficiente o efectivo para describir el sistema?

Otra función del modelo conceptual de simulación es proporcionar una base racional y fáctica para evaluar la idoneidad de la aplicación de la simulación.

Modelos en filosofía y ciencia [ editar ]

Modelo mental [ editar ]

En psicología cognitiva y filosofía de la mente, un modelo mental es una representación de algo en la mente, [11] pero un modelo mental también puede referirse a un modelo externo no físico de la mente misma. [12]

Modelos metafísicos [ editar ]

Un modelo metafísico es un tipo de modelo conceptual que se distingue de otros modelos conceptuales por su alcance propuesto; un modelo metafísico pretende representar la realidad de la forma más amplia posible. [13] Es decir, explica las respuestas a preguntas fundamentales como si la materia y la mente son una o dos sustancias ; o si los humanos tienen libre albedrío o no .

Modelo conceptual vs modelo semántico [ editar ]

Los modelos conceptuales y los modelos semánticos tienen muchas similitudes, sin embargo, la forma en que se presentan, el nivel de flexibilidad y el uso son diferentes. Los modelos conceptuales tienen un cierto propósito en mente, por lo tanto, los conceptos semánticos centrales están predefinidos en un llamado metamodelo. Esto permite un modelado pragmático pero reduce la flexibilidad, ya que solo se pueden utilizar los conceptos semánticos predefinidos. Los ejemplos son diagramas de flujo para el comportamiento del proceso o la estructura organizativa del comportamiento del árbol.

Los modelos semánticos son más flexibles y abiertos y, por lo tanto, más difíciles de modelar. Potencialmente, se puede definir cualquier concepto semántico, por lo que el soporte de modelado es muy genérico. Las muestras son terminologías, taxonomías u ontologías.

En un modelo de concepto, cada concepto tiene una representación gráfica única y distinguible, mientras que los conceptos semánticos son los mismos por defecto. En un modelo de concepto, cada concepto tiene propiedades predefinidas que se pueden poblar, mientras que los conceptos semánticos están relacionados con conceptos que se interpretan como propiedades. En un modelo conceptual, la semántica operativa puede incorporarse, como el procesamiento de una secuencia, mientras que un modelo semántico necesita una definición semántica explícita de la secuencia.

La decisión de si se utiliza un modelo conceptual o un modelo semántico depende, por tanto, del "objeto en estudio", el objetivo previsto, la flexibilidad necesaria y la forma en que se interpreta el modelo. En el caso de la interpretación humana, puede haber un enfoque en los modelos de conceptos gráficos, en el caso de la interpretación de la máquina, puede haber un enfoque en los modelos semánticos.

Modelos epistemológicos [ editar ]

Un modelo epistemológico es un tipo de modelo conceptual cuyo alcance propuesto es lo conocido y lo cognoscible, lo creído y lo creíble.

Modelos lógicos [ editar ]

En lógica , un modelo es un tipo de interpretación bajo la cual una declaración particular es verdadera. Los modelos lógicos se pueden dividir en términos generales en aquellos que solo intentan representar conceptos, como los modelos matemáticos; y los que intentan representar objetos físicos y relaciones fácticas, entre los que se encuentran los modelos científicos.

La teoría de modelos es el estudio de (clases de) estructuras matemáticas como grupos, campos, gráficos o incluso universos de teoría de conjuntos, utilizando herramientas de la lógica matemática. Un sistema que da significado a las oraciones de un lenguaje formal se llama modelo para el lenguaje. Si un modelo para un lenguaje además satisface una oración o teoría en particular (conjunto de oraciones), se denomina modelo de oración o teoría. La teoría de modelos tiene estrechos vínculos con el álgebra y el álgebra universal.

Modelos matemáticos [ editar ]

Los modelos matemáticos pueden adoptar muchas formas, incluidos, entre otros, sistemas dinámicos, modelos estadísticos, ecuaciones diferenciales o modelos teóricos de juegos. Estos y otros tipos de modelos pueden superponerse, con un modelo dado que implica una variedad de estructuras abstractas.

Un tipo más completo de modelo matemático [14] utiliza una versión lingüística de la teoría de categorías para modelar una situación dada. De manera similar a los modelos entidad-relación , las categorías personalizadas o los bocetos se pueden traducir directamente en esquemas de base de datos . La diferencia es que la lógica es reemplazada por la teoría de categorías, que aporta poderosos teoremas sobre el tema del modelado, especialmente útiles para traducir entre modelos dispares (como functores entre categorías).

Modelos científicos [ editar ]

Un modelo científico es una visión abstracta simplificada de una realidad compleja. Un modelo científico representa objetos empíricos , fenómenos y procesos físicos de forma lógica . Los intentos de formalizar los principios de las ciencias empíricas utilizan una interpretación para modelar la realidad, de la misma manera que los lógicos axiomatizan los principios de la lógica . El objetivo de estos intentos es construir un sistema formal para el que la realidad es la única interpretación. El mundo es una interpretación (o modelo) de estas ciencias, solo en la medida en que estas ciencias sean verdaderas. [15]

Modelos estadísticos [ editar ]

Un modelo estadístico es una función de distribución de probabilidad propuesta para generar datos. En un modelo paramétrico , la función de distribución de probabilidad tiene parámetros variables, como la media y la varianza en una distribución normal , o los coeficientes para los diversos exponentes de la variable independiente en la regresión lineal . Un modelo no paramétrico tiene una función de distribución sin parámetros, como en el bootstrapping , y solo está limitado de manera vaga por supuestos. Selección de modeloes un método estadístico para seleccionar una función de distribución dentro de una clase de ellos; por ejemplo, en regresión lineal donde la variable dependiente es un polinomio de la variable independiente con coeficientes paramétricos, la selección del modelo es seleccionar el exponente más alto y puede hacerse con medias no paramétricas, como con la validación cruzada .

En estadística puede haber modelos de eventos mentales así como modelos de eventos físicos. Por ejemplo, un modelo estadístico de comportamiento del cliente es un modelo que es conceptual (porque el comportamiento es físico), pero un modelo estadístico de satisfacción del cliente es un modelo de un concepto (porque la satisfacción es un evento mental, no físico).

Modelos sociales y políticos [ editar ]

Modelos económicos [ editar ]

En economía , un modelo es un constructo teórico que representa los procesos económicos mediante un conjunto de variables y un conjunto de relaciones lógicas y / o cuantitativas entre ellas. El modelo económico es un marco simplificado diseñado para ilustrar procesos complejos, a menudo, pero no siempre, utilizando técnicas matemáticas. Con frecuencia, los modelos económicos utilizan parámetros estructurales. Los parámetros estructurales son parámetros subyacentes en un modelo o clase de modelos. Un modelo puede tener varios parámetros y esos parámetros pueden cambiar para crear varias propiedades.

Modelos en arquitectura de sistemas [ editar ]

Un modelo de sistema es el modelo conceptual que describe y representa la estructura, el comportamiento y más vistas de un sistema . Un modelo de sistema puede representar múltiples vistas de un sistema utilizando dos enfoques diferentes. El primero es el enfoque no arquitectónico y el segundo es el enfoque arquitectónico. El enfoque no arquitectónico elige respectivamente un modelo para cada vista. El enfoque arquitectónico, también conocido como arquitectura del sistema , en lugar de elegir muchos modelos heterogéneos y no relacionados, utilizará solo un modelo arquitectónico integrado.

Modelado de procesos comerciales [ editar ]

Abstracción para el modelado de procesos empresariales [16]

En el modelado de procesos empresariales, el modelo de procesos empresariales se suele denominar modelo de procesos empresariales . Los modelos de proceso son conceptos centrales en la disciplina de la ingeniería de procesos. Los modelos de proceso son:

  • Procesos de la misma naturaleza que se clasifican juntos en un modelo.
  • Una descripción de un proceso a nivel de tipo.
  • Dado que el modelo de proceso está en el nivel de tipo, un proceso es una instanciación del mismo.

El mismo modelo de proceso se usa repetidamente para el desarrollo de muchas aplicaciones y, por lo tanto, tiene muchas instancias.

Un posible uso de un modelo de proceso es prescribir cómo las cosas deben / deberían / ​​podrían hacerse en contraste con el proceso en sí, que es realmente lo que sucede. Un modelo de proceso es aproximadamente una anticipación de cómo se verá el proceso. El proceso se determinará durante el desarrollo real del sistema. [17]

Modelos en el diseño de sistemas de información [ editar ]

Modelos conceptuales de sistemas de actividad humana [ editar ]

Los modelos conceptuales de los sistemas de actividad humana se utilizan en la metodología de sistemas suaves (SSM), que es un método de análisis de sistemas que se ocupa de la estructuración de problemas en la gestión. Estos modelos son modelos de conceptos; los autores declaran específicamente que no pretenden representar un estado de cosas en el mundo físico. También se utilizan en el análisis de requisitos de información (IRA), que es una variante de SSM desarrollada para el diseño de sistemas de información y la ingeniería de software.

Modelos lógico-lingüísticos [ editar ]

El modelado lógico-lingüístico es otra variante de SSM que utiliza modelos conceptuales. Sin embargo, este método combina modelos de conceptos con modelos de supuestos objetos y eventos del mundo real. Es una representación gráfica de la lógica modal en la que se utilizan operadores modales para distinguir declaraciones sobre conceptos de declaraciones sobre objetos y eventos del mundo real.

Modelos de datos [ editar ]

Modelo entidad-relación [ editar ]

En ingeniería de software, un modelo entidad-relación (ERM) es una representación abstracta y conceptual de datos. El modelado entidad-relación es un método de modelado de bases de datos, que se utiliza para producir un tipo de esquema conceptual o modelo de datos semánticos de un sistema, a menudo una base de datos relacional, y sus requisitos de forma descendente. Los diagramas creados por este proceso se denominan diagramas entidad-relación, diagramas ER o ERD.

Los modelos entidad-relación han tenido una amplia aplicación en la construcción de sistemas de información destinados a respaldar actividades que involucran objetos y eventos en el mundo real. En estos casos son modelos conceptuales. Sin embargo, este método de modelado puede usarse para construir juegos de computadora o un árbol genealógico de los dioses griegos, en estos casos se usaría para modelar conceptos.

Modelo de dominio [ editar ]

Un modelo de dominio es un tipo de modelo conceptual que se utiliza para representar los elementos estructurales y sus restricciones conceptuales dentro de un dominio de interés (a veces llamado el dominio del problema ). Un modelo de dominio incluye las diversas entidades, sus atributos y relaciones, además de las restricciones que gobiernan la integridad conceptual de los elementos del modelo estructural que comprenden ese dominio del problema. Un modelo de dominio también puede incluir una serie de vistas conceptuales, donde cada vista es pertinente para un área temática particular del dominio o para un subconjunto particular del modelo de dominio que es de interés para una parte interesada del modelo de dominio.

Al igual que los modelos entidad-relación, los modelos de dominio se pueden utilizar para modelar conceptos o modelar objetos y eventos del mundo real.

Ver también [ editar ]

  • Concepto
  • Mapeo de conceptos
  • Marco conceptual
  • Modelo conceptual (informática)
  • Esquema conceptual
  • Sistema conceptual
  • Modelo de información
  • Congreso Internacional de Modelado Conceptual
  • Interpretación (lógica)
  • Sistema aislado
  • Ontología (informática)
  • Paradigma
  • Modelo físico
  • Proceso de formación de conceptos
  • Modelado científico
  • Teoría

Referencias [ editar ]

  1. ^ Merriam-Webster, Diccionario colegiado de Merriam-Webster, Merriam-Webster.
  2. ^ Tatomir, A .; et al. (2018). "Desarrollo de modelo conceptual utilizando una base de datos genérica de características, eventos y procesos (FEP) para evaluar el impacto potencial de la fracturación hidráulica en los acuíferos subterráneos" . Avances en Geociencias . 45 : 185-192. doi : 10.5194 / adgeo-45-185-2018 .
  3. ^ Gregory, Frank Hutson (enero de 1992) Causa, efecto, eficiencia y modelos de sistemas suaves Warwick Business School Research Paper No. 42. Con revisiones y adiciones se publicó en el Journal of the Operational Research Society (1993) 44 (4), págs. 149–68.
  4. ^ Mylopoulos, J. "Modelado conceptual y Telos1". En Loucopoulos, P .; Zicari, R (eds.). Modelado conceptual, bases de datos y caso Una vista integrada del desarrollo de sistemas de información . Nueva York: Wiley. págs. 49–68. CiteSeerX 10.1.1.83.3647 . 
  5. ^ "CH Kung, A. Solvberg, Modelado de actividades y modelado de comportamiento, en: T. Ollie, H. Sol, A. Verrjin-Stuart, Actas de la conferencia de trabajo IFIP WG 8.1 sobre revisión comparativa de metodologías de diseño de sistemas de información: mejora de la Practice. North-Holland, Amsterdam (1986), págs. 145–71 " . Portal.acm.org . Consultado el 20 de junio de 2014 .
  6. ^ Sokolowski, John A .; Banks, Catherine M., eds. (2010). Fundamentos de modelado y simulación: fundamentos teóricos y dominios prácticos . Hoboken, Nueva Jersey: John Wiley & Sons . doi : 10.1002 / 9780470590621 . ISBN 9780470486740. OCLC  436945978 .
  7. ^ I. Davies, P. Green, M. Rosemann, M. Indulska, S. Gallo, ¿Cómo utilizan los profesionales el modelado conceptual en la práctica ?, Elsevier, Data & Knowledge Engineering 58 (2006) pp.358-80 [ enlace muerto ]
  8. ^ Davidson, EJ (1999). "Diseño de aplicaciones conjuntas (JAD) en la práctica". Revista de sistemas y software . 45 (3): 215-23. doi : 10.1016 / S0164-1212 (98) 10080-8 .
  9. ^ a b c Gemino, A .; Varita, Y. (2004). "Un marco para la evaluación empírica de técnicas de modelado conceptual". Ingeniería de Requisitos . 9 (4): 248–60. doi : 10.1007 / s00766-004-0204-6 .
  10. ^ Gemino, A .; Varita, Y. (2003). "Evaluación de técnicas de modelización basadas en modelos de aprendizaje". Comunicaciones de la ACM . 46 (10): 79–84. doi : 10.1145 / 944217.944243 .
  11. ^ Representación mental: la teoría computacional de la mente, Enciclopedia de filosofía de Stanford, [1]
  12. ^ Modelos mentales y usabilidad, Universidad de Depaul, Psicología cognitiva 404, 15 de noviembre de 1999, Mary Jo Davidson, Laura Dove, Julie Weltz, [2] Archivado el 18 de mayo de 2011en la Wayback Machine.
  13. ^ Slater, Matthew H .; Yudell, Zanja, eds. (2017). Metafísica y filosofía de la ciencia: nuevos ensayos . Oxford; Nueva York: Oxford University Press . pag. 127. ISBN 9780199363209. OCLC  956947667 .
  14. ^ DI Spivak, RE Kent. "Ologs: un enfoque teórico de categorías para la representación del conocimiento" (2011). PLoS ONE (en prensa): e24274. doi : 10.1371 / journal.pone.0024274
  15. editado por Hans Freudenthal (1951), The Concept and the Role of the Model in Mathematics and Natural and Social Sciences , págs. 8–9
  16. ^ Colette Rolland (1993). "Modelado del proceso de ingeniería de requisitos". en: 3er Seminario europeo-japonés sobre modelos de información y bases de conocimiento, Budapest, Hungría , junio de 1993.
  17. ^ C. Rolland y C. Thanos Pernici (1998). "Una visión integral de la ingeniería de procesos". En: Actas de la X Conferencia Internacional CAiSE'98, B. Lecture Notes in Computer Science 1413 , Pisa, Italia , Springer, junio de 1998.

Lectura adicional [ editar ]

  • J. Parsons, L. Cole (2005), "¿Qué significan las imágenes? Directrices para la evaluación experimental de la fidelidad de la representación en técnicas de modelado conceptual esquemático", Data & Knowledge Engineering 55: 327–342; doi : 10.1016 / j.datak.2004.12.008
  • A. Gemino, Y. Wand (2005), "Complejidad y claridad en el modelado conceptual: comparación de propiedades obligatorias y opcionales", Ingeniería de datos y conocimiento 55: 301–326; doi : 10.1016 / j.datak.2004.12.009
  • D. Batra (2005), " Patrones de modelado de datos conceptuales ", Journal of Database Management 16: 84–106
  • Papadimitriou, Fivos. (2010). "Modelización conceptual de la complejidad del paisaje". Investigación del paisaje , 35 (5): 563-570. doi : 10.1080 / 01426397.2010.504913

Enlaces externos [ editar ]

  • Artículo de modelos en la Enciclopedia de Filosofía de Internet