Acquiring and reasoning about variability in goal models
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
One of the most essential parts of any software requirements analysis effort is the exploration of alternative ways by which stakeholder problems can be solved. Systematic modeling and analysis of requirements variability allows better decision making during the early requirements phase and substantiates design choices pertaining to the configurability aspect of the system-to-be. This thesis proposes the use of goal models for capturing and reasoning about requirements variability. The goal models we adopt consist of AND/OR decompositions of stakeholder goals and express alternative ways by which stakeholders may wish to achieve them. By capturing goal variability using such models, we propose a shift of focus from variability of the software design, to variability of the problem that the design is intended to solve. This way, we ensure that every important variation of the problem is identified and analyzed before variations of the solution are specified. The thesis exploits opportunities that arise from this new viewpoint. Firstly, a variability-intensive goal decomposition process is proposed. The process is based on associating each high-level goal to a set of variability concerns that must be addressed through decomposition. We introduce a universal categorization of such concerns and also show how domain-specific variability concerns can be identified by annotating domain corpora. Concern-driven decomposition offers a structured way of thinking about problem variability, while systematizing its identification process. Further, an expressive LTL-based preference language is introduced to support leverage of large spaces of goal alternatives. The language allows the expression of preferences over behavioral and qualitative properties of solutions and a reasoning tool allows the identification of alternatives that satisfy these preferences. This way, individual stakeholders can get the solution that exactly fits their needs in a particular situation, through simply specifying desired high-level characteristics of these solutions. Finally, a framework for connecting alternatives at the goal level to alternative configurations of common desktop applications is presented. The framework shows how a vast number of configurations of a software application can be evaluated and ranked with respect to a small number of quality goals that are more intuitive to and comprehensible by end users.
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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 | 0,000 | 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