Proceedings of the 2nd Workshop on Managing Technical Debt
Notice bibliographique
Résumé
Welcome to the Second International Workshop on Managing Technical Debt, MTD 2011, co-located with the 33rd International Conference on Software Engineering at Waikiki, Honolulu, Hawaii! The first workshop on technical debt was held at the Software Engineering Institute in Pittsburgh on June 2 to 4, 2010 with the goal of understanding open research questions related to managing technical debt in software. The goal of this second workshop is to come up with a more in-depth understanding of technical debt, its definition(s), characteristics, its different forms. For this second workshop we accepted 3 research and 7 position papers. The papers were selected after a peer review by at least three members of the program committee. The accepted submissions cover a range of topics such as: monitoring and visualizing code quality, relationship of technical debt and maintainability, an economic model for technical debt and interest, software architecture related technical debt, and definitional foundations of technical debt. Managing technical debt is a broad concern of software engineering that blends research and practice. This can be seen from the programme and those involved in the workshop programme selection process. To encourage interactive discussion, foster brainstorming, community building the workshop will consist of only short presentations from the accepted papers. These short presentations will provide a basis for the participants to investigate further open research questions and challenges in practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».