Extreme programming: a university team design experience
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The paper discusses an experience in applying the extreme programming approach to the 4 year team design project course. Extreme programming is a methodology for software system development that focuses on high customer integration, extensive testing, code-centered development and documentation, refactoring and paired programming. Typically, the project course is managed using the standard waterfall or V-shaped development models with a faculty advisor acting as a customer for the project. In this project extreme programming has been used instead. Extreme programming is based on a sequence of development practices, including pair programming, very accurate configuration management, strong customer interaction based on "system stories", detailed testing. In this project, paired programmers are used for the duration of a release and then the pairs rotate. The distributed programming environment is handled using the JCVS suite of configuration management tools. Every 3-4 weeks, a new fully functional release is delivered and reviewed by the customer. The specifications for each release are captured incrementally using use case scenarios. Only the essential requirements for the current iteration are implemented. The JUnit test suite is also used to test each of the Java classes on an ongoing basis. The test suite verifies all aspects of the software at each build; this is necessary when refactoring components. Requirements capture, design and implementation of the deliverables are performed incrementally and result in quicker development times and reduced defects. Refactoring is applied wherever possible to simplify the code. Documentation is applied using the standard JavaDoc utility and is kept to a minimum. Finally, customer feedback is immediately incorporated into future iterations of the design process.
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.
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 | 0,001 |
| 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 découle