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López-Fernández JAutor o CoautorMora Segura, AngelAutor o Coautor

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19 de octubre de 2020
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PTL: A model transformation language based on logic programming

Publicado en:Journal of Logical and Algebraic Methods in Programming. 85 (2): 332-366 - 2016-02-01 85(2), DOI: 10.1016/j.jlamp.2015.06.006

Autores: Almendros-Jiménez J; Iribarne L; López-Fernández J; Mora-Segura Á

Afiliaciones

Universidad Autónoma de Madrid - Autor o Coautor
Universidad de Almería - Autor o Coautor

Resumen

© 2015 Elsevier Inc. In this paper we present a model transformation language based on logic programming. The language, called PTL (Prolog based Transformation Language), can be considered as a hybrid language in which ATL (Atlas Transformation Language)-style rules are combined with logic rules for defining transformations. ATL-style rules are used to define mappings from source models to target models while logic rules are used as helpers. The implementation of PTL is based on the encoding of the ATL-style rules by Prolog rules. Thus, PTL makes use of Prolog as a transformation engine. We have provided a declarative semantics to PTL and proved the semantics equivalent to the encoded program. We have studied an encoding of OCL (Object Constraint Language) with Prolog goals in order to map ATL to PTL. Thus a subset of PTL can be considered equivalent to a subset of ATL. The proposed language can be also used for model validation, that is, for checking constraints on models and transformations. We have equipped our language with debugging and tracing capabilities which help developers to detect programming errors in PTL rules. Additionally, we have developed an Eclipse plugin for editing PTL programs, as well as for debugging, tracing and validation. Finally, we have evaluated the language with several transformation examples as well as tested the performance with large models.

Palabras clave

Domain specific languagesLogic programmingModel driven engineeringModel transformationSoftware engineering

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Journal of Logical and Algebraic Methods in Programming debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2016, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Software.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir del Field Citation Ratio (FCR) de la fuente Dimensions, arroja un valor de: 1.38, lo que indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: Dimensions Aug 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2025-08-07, el siguiente número de citas:

  • WoS: 2
  • Scopus: 3
  • Google Scholar: 5

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-08-07:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 24.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 26 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 4.55.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 6 (Altmetric).

Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Último Autor (MORA SEGURA, ANGEL).