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Enregistrement W2118534650 · doi:10.1109/agile.2008.13

Utilizing Digital Tabletops in Collocated Agile Planning Meetings

2008· article· en· W2118534650 sur OpenAlexaff
Yaser Ghanam, Xin Wang, Frank Maurer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueUsability and User Interface Design
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgile software developmentUSablePlannerComputer scienceAgile usability engineeringVariety (cybernetics)Agile Unified ProcessUsabilityEngineering managementSoftwareProcess managementKnowledge managementSoftware engineeringEngineeringHuman–computer interactionMultimediaSoftware developmentSoftware development processArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In agile software development, planning meetings play a pivotal role in establishing a concrete under-standing of customerspsila requirements. Using tools to enhance the effectiveness of the planning meetings without affecting the agility of the practices or disturbing the traditional settings is a challenging task. In this paper, we propose the use of digital tabletops as a means of collaboration in agile planning meetings for collocated teams. To support this proposal, we introduce Agile Planner for Digital Tabletops, a planning tool that was specifically designed for use on large horizontal displays. A multipart study involving a variety of qualitative methodologies was conducted to evaluate this approach. The study involved 14 individual participants plus a five member agile team. The individual evaluation suggested that in general, the tool is usable with minor issues to be considered in future design revisions. The agile team evaluation revealed a significant interest in the tool and its added benefits to the agility of the planning meeting with some issues to be further enhanced.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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