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Enregistrement W1605645998

Experience in using business scenarios to assess COTS components in integrated solutions

2005· article· en· W1605645998 sur OpenAlexaff
Sharon Lymer, WenQian Liu, Steve Easterbrook

Notice bibliographique

RevueConference of the Centre for Advanced Studies on Collaborative Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Software Engineering Methodologies
Établissements canadiensUniversity of TorontoIBM (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIBMSoftware engineeringSystems engineeringComputer scienceComponent (thermodynamics)Variety (cybernetics)Business requirementsCorporationProcess (computing)SoftwareSystem integrationCommercial off-the-shelfBusiness processEngineering managementManufacturing engineeringEngineeringDatabaseWork in processOperating systemOperations managementBusiness
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Constructing software by integrating commercial off-the-shelf (COTS) components is widely practised, particularly in the IT service industry. For vendors of COTS components, requirements engineering is particularly challenging. To continually improve their products, vendors must identify and analyze problems that occur when their components are used in a wide variety of integrated solutions, and they must anticipate new applications in which their components could be used. In this paper, we describe a scenario-based framework developed at the Software Group division of IBM Corporation (IBM SWG) The framework mimics the solution integration process for new business opportunities, allowing the development teams to evaluate their components, discover and re-solve integration issues, and to surface new requirements for future releases. This paper describes the framework, gives an example of its use in a business scenario, discusses the experience of using this framework at IBM SWG, and relates the lessons learned.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0040,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,522
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,035 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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