Notice bibliographique
Résumé
Today many organizations are seeking software process improvement (SPI) to\nimprove their organizational capacity to deliver quality software. Last two decades\nhave seen a proliferation of SPI models and methodologies. But SEI statistics yet\nindicate the failure of the most of the companies to achieve their process improvement\ngoals. An analysis of SPI literature suggests that management commitment is most\nfrequently cited success factor in this regard. Thus making management commitment\nhappen in SPI has emerged as an essential factor in SPI success. Extant SPI literature\nhas explored some aspects of management commitment, nevertheless prime question\nis un-answered that how SPI practitioners cope with this challenge.\nAddressing this question we conducted this study that is based on qualitative\ninterviews and questionnaires with sixteen SPI practitioners in fourteen software\norganizations across Sweden, Pakistan, USA, France and Canada. It reports\nmotivators, de-motivators and indicators of management commitment. The findings of\nthis study can help SPI practitioners in designing SPI initiatives that will render\nenhancement in management commitment. Furthermore, this study implies that any\nSPI research conducted in a specific context can lead to inconsistent results due to\ncultural impacts.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».