La définition d'un métamodèle qui capture précisément la connaissance d'un domaine est une tâche ardue. Les experts de domaine qui souhaitent construire un métamodèle doivent obligatoirement maîtriser deux langages différents: un langage de modélisation orienté-objets, conforme à MOF, pour capturer la structure de domaine, et un langage de logique du premier ordre (le Object Constraint Language) pour la définition de règles de bonne formation. Malgré cette difficulté, il n'existe ni de conseils de bonnes pratiques ni d'outils pour assister l'utilisation conjointe des deux langages. Nous présentons la première étude empirique qui analyse l'état actuel de la pratique de construction de métamodèles qui utilisent des expressions logiques pour contraindre la structure. Nous analysons 33 métamodèles, incluant 1262 règles de bonne formation, venant de l'industrie, de l'académie et de l'Object Management Group, pour comprendre comment les métamodeleurs articulent les deux langages. Nous proposons un ensemble de métriques dans l'outil OCLMetrics pour évaluer la complexité des deux parties, ainsi que le couplage entre les deux. Nous constatons que tous les métamodèles ont tendance à avoir un ensemble central de concepts qui sont contraints par la majorité de règles, que les règles sont en général faiblement couplées à la structure et nous identifions le sous-ensemble d'OCL réellement utilisé dans les règles.