On the Use of Software Quality Standard ISO/IEC9126 in Mobile Environments
Notice bibliographique
Résumé
The capabilities and resources offered by mobile technologies are still far from those provided by fixed environments, and this poses serious challenges, in terms of evaluating the quality of applications operating in mobile environments. This article presents a study to help quality managers apply the ISO 9126 standard on software quality, particularly the External Quality model, to mobile environments. The influence of the limitations of mobile technologies are evaluated for each software quality characteristic, based on the coverage rates of its external metrics, which are themselves influenced by these limitations. The degrees of this influence are discussed and aggregated to provide useful recommendations to quality managers for their evaluation of quality characteristics in mobile environments. These recommendations are intended for mobile software in general and aren't targeted a specific ones. The External Quality model is especially valuable for assessing the Reliability, Usability, and Efficiency characteristics, and illustrates very well the conclusive nature of the recommendations of this study. However, more study is needed on the other quality characteristics, in order to determine the relevance of evaluating them in mobile environments.
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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 | 0,034 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».