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Enregistrement W1999638827 · doi:10.1109/icste.2010.5608758

Use processes — modeling requirements based on elements of BPMN and UML Use Case Diagrams

2010· article· en· W1999638827 sur OpenAlexafffund
Ulises Ibarra Hernandez, Francisco Javier Álvarez Rodríguez, Miguel Vargas Martín

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueUsability and User Interface Design
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaUniversidad Autónoma de AguascalientesUniversity of Ontario Institute of Technology
Mots-clésUse Case DiagramBusiness Process Model and NotationComputer scienceUnified Modeling LanguageSoftware engineeringClass diagramBusiness requirementsBusiness processBusiness process modelingApplications of UMLUML toolProgramming languageProcess managementSoftwareEngineeringWork in process

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a new approach to gather requirements called Use Processes. The approach includes a Use Process Diagram which is based on notation elements of the OMG Business Process Modeling Notation and Use Case Diagrams of UML v1.5. We also propose a set of templates to describe the elements of the Use Process Diagram. We believe that a business process-oriented approach to gather requirements will lead in the customer and user satisfaction because it allows their participation in the requirements definition. This is very important because the main customers of the software applications are business people who are usually very comfortable in working with visualization of business processes. To prove the validity of our approach, we implemented it to develop three small object-oriented software projects in two organizations, one in a department of a bureau of the Mexican Government and two in a private enterprise that develops software.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,012
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,187 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations20
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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