Designing and implementing a measurement program for Scrum teams
Notice bibliographique
Résumé
Agile developers are generally reluctant to non-agile practices. Promoted by senior software practitioners, agile methods were intended to avoid traditional engineering practices and rather focus on delivering working software as quickly as possible. Thus, the unique measure in Scrum, a well known framework for managing agile projects, is velocity. Its main purpose is to demonstrate the progress in delivering working software. In software engineering (SE), measurement programs have more in depth purposes and allow teams and individuals to improve their development process along with providing better product quality and control over the project. This paper will describe the experience and the approach used in an agile SE company to design and initiate a measurement program taking into account the specificities of their agile environment, principles and values. The lessons learned after five months of investigation are twofold. The first one shows how agile teams, in comparison to traditional teams, have different needs when trying to establish a measurement program. The second confirms that agile teams, as many other groups of workers, are reluctant and resistant to change. Finally, the preliminary results show that agile people are more interested in value delivery, technical debt, and multiple aspects related to team dynamics and will cooperate to the collection of data as soon as there tools can do it for them. It is believed that this research could suggest new guidelines for elaborating specific measurement programs in other agile environments.
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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 | 0,044 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».