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Enregistrement W2020259809 · doi:10.1109/qsic.2012.17

Strategic Management of Technical Debt: Tutorial Synopsis

2012· article· en· W2020259809 sur OpenAlexaff
Philippe Kruchten

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCarnegie Mellon UniversityUniversity of Pittsburgh
Mots-clésTechnical debtDebtComputer scienceInternal debtLeverage (statistics)BusinessRisk analysis (engineering)FinanceSoftware developmentSoftware

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The technical debt metaphor acknowledges that software development teams sometimes accept compromises in a system in one dimension (for example, modularity) to meet an urgent demand in some other dimension (for example, a deadline), and that such compromises incur a "debt". If not properly managed the interest on this debt may continue to accrue, severely hampering system stability and quality and impacting the team's ability to deliver enhancements at a pace that satisfies business needs. Although unmanaged debt can have disastrous results, strategically managed debt can help businesses and organizations take advantage of time-sensitive opportunities, fulfill market needs and acquire stakeholder feedback. Because architecture has such leverage within the overall development life cycle, strategic management of architectural debt is of primary importance. Some aspects of technical debt - but not all technical debt - affects product quality. This tutorial introduces the technical debt metaphor, the various types of technical debt, and in particular structural or architectural debt, the techniques for measuring and communicating this technical debt, and its relationship with software quality, both internal and external quality.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,210

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, 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
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

Citations12
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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