Notice bibliographique
Résumé
Software projects are known for their failure rate, where many are being delivered late, over budget or being canceled while in development. The reason to it is changing requirements and intangibility of the software. Being so abstract it is difficult to imaging all the aspects of the software at the requirements stage. Also technology is playing a major role since processing power, storage space, and data transfer speeds are improving from year to year. Agile methodologies are addressing projects with unclear requirements making process of implementing new specifications along the project much easier and less costly. However the success rate of the software projects did not improve much since the introduction of Agile methodologies. This thesis is looking at what type of projects fit different methodologies and what are factors which practitioners should take into account when selecting methodology for a particular project, The thesis opens up with introduction which sets the research question and provides a brief background to the research topic. In subsequent chapter literature review is conducted to find out what does literature and other researchers have said on the same topic. Third chapter discusses underlying research philosophy and discusses the data collection tools. Next chapter discusses the findings of the research. Interviews has been conducted with project management professionals from Sweden, US, UK and Canada. It was identified through the analysis of patters that Agile methodologies are not well suited for projects involving databases, embedded development and computationally complex projects. Through the analysis of the questionnaire several project characteristics were identified which suit Agile methodologies better than traditional ones: unclear requirements, high risk of failure etc… In the last chapter the thesis concludes the findings and its theoretical and practical implications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,006 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».