User Needs Analysis and requirements engineering: Theory and practice
Notice bibliographique
Résumé
Several comprehensive User Centred Design methodologies have been published in the last decade, but while they all focus on users, they disagree on exactly what activities should take place during the User Needs Analysis, what the end products of a User Needs Analysis should cover, how User Needs Analysis findings should be presented, and how these should be documented and communicated. This paper highlights issues in different stages of the User Needs Analysis that appear to cause considerable confusion among researchers and practitioners. It is our hope that the User-Centred Design community may begin to address these issues systematically. A case study is presented reporting a User Needs Analysis methodology and process as well as the user interface design of an application supporting communication among first responders in a major disaster. It illustrates some of the differences between the User-Centred Design and the Requirements Engineering communities and shows how and where User-Centred Design and Requirements Engineering methodologies should be integrated, or at least aligned, to avoid some of the problems practitioners face during the User Needs Analysis.
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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 | 0,067 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,035 |
| Communication savante | 0,015 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».