The value of design rationale information
Notice bibliographique
Résumé
A complete and detailed (full) Design Rationale Documentation (DRD) could support many software development activities, such as an impact analysis or a major redesign. However, this is typically too onerous for systematic industrial use as it is not cost effective to write, maintain, or read. The key idea investigated in this article is that DRD should be developed only to the extent required to support activities particularly difficult to execute or in need of significant improvement in a particular context. The aim of this article is to empirically investigate the customization of the DRD by documenting only the information items that will probably be required for executing an activity. This customization strategy relies on the hypothesis that the value of a specific DRD information item depends on its category (e.g., assumptions, related requirements, etc.) and on the activity it is meant to support. We investigate this hypothesis through two controlled experiments involving a total of 75 master students as experimental subjects. Results show that the value of a DRD information item significantly depends on its category and, within a given category, on the activity it supports. Furthermore, on average among activities, documenting only the information items that have been required at least half of the time (i.e., the information that will probably be required in the future) leads to a customized DRD containing about half the information items of a full documentation. We expect that such a significant reduction in DRD information should mitigate the effects of some inhibitors that currently prevent practitioners from documenting design decision rationale.
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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 | 0,038 | 0,278 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».