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Enregistrement W2073798531 · doi:10.1109/apsec.2013.12

On the Use of Software Quality Standard ISO/IEC9126 in Mobile Environments

2013· article· en· W2073798531 sur OpenAlexaff
Ali Idri, Karima Moumane, Alain Abran

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGreen IT and Sustainability
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoftware qualityUsabilityQuality (philosophy)Computer scienceSoftware quality controlReliability (semiconductor)SoftwareMobile deviceSoftware quality analystRisk analysis (engineering)Reliability engineeringSoftware developmentHuman–computer interactionEngineeringWorld Wide WebBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,107
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,107
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,207 · 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'étudeSans objet
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

Citations36
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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