From Early Requirements Modeled by the i* Technique to Later Requirements Modeled in Precise UML
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Requirements capture has been acknowledged as a critical phase of software development, precisely because it is the phase which deals not only with technical knowledge, but also with organizational, managerial, economic and social issues. The emerging consensus is that a requirement specification should include not only software specifications but also business models and other kinds of information describing the context in which the intended system will function. Unfortunately, the current dominant object oriented modeling technique, i.e. Unified Modeling Technique, is ill equipped for capturing early requirements which are typically informal and often focus on organisational objectives. UML is more suitable for later phases of requirements capture, which usually focus on completeness, consistency, and automated verification of functional requirements for the new system. In this paper, we present some guidelines for the integration of early and late requirements specifications. For the organizational modeling we use the i* technique, which focuses on the de- scription of organizational relationships among various organizational actors, as well as an understanding of the rationale for the alternatives chosen. For the functional requirements specification, we rely on the precise Unified Mod- eling Language (pUML), annotated with constraints described in OCL. A small CD store example is used to illustrate how the requirements process it- erates between the early and late requirements specification.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle