Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article presents a comprehensive overview of the state of the art in software resource estimation. We describe common estimation methods and also provide an evaluation framework to systematically compare and assess alternative estimation methods. Although we have tried to be as precise and objective as possible, it is inevitable that such a comparison exercise be somewhat subjective. We however, provide as much information as possible, so that the reader can form his or her own opinion on the methods to employ. We also discuss the applications of such estimation methods and provide practical guidelines. Understanding this article does not require any specific expertise in resource estimation or quantitative modeling. However, certain method descriptions are brief and the level of understanding that can be expected from such a text depends, to a certain extent, on the reader's knowledge. Our objective is to provide the reader with a comprehension of existing software resource estimation methods as well as with the tools to reason about estimation methods and how they relate to the reader's problems. The second section (on resource estimation) briefly describes the problems at hand, the history, and the current status of resource estimation in software engineering research and practice. The third section (on overview of estimation models) provides a comprehensive, although certainly not complete, overview of resource estimation methods. Project sizing, an important issue related to resource estimation, is then discussed in the fourth section (on sizing projects). The fifth section (on framework for com parison and evaluation) defines an evaluation framework that allows us to make systematic and justified comparisons in the sixth section (on evaluation and comparison effort estimation methods). The seventh section (on considerations influencing choice of estimating method) provides guidelines regarding the selection of appropriate estimation methods, in a given context. The eighth section (on typical applications) describes typical scenarios for using resource estimation methods, thereby relating them to software management practice. The ninth section (on future directions) attempts to define important research and practice directions, requiring the collaboration of academia and industry. This article then concludes by summarizing the main points made throughout the article.
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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 | 0,026 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».