How do open source software (OSS) developers practice and perceive requirements engineering? An empirical study
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
In open source software (OSS) development domain (a largely volunteer driven, geographically distributed, web based form of software development), it is mainly the OSS developers who are responsible for overseeing and managing the develop-mental activities. Existing OSS literature, based on qualitative analysis of web-based artifacts (e.g. data on discussion forums, issue databases) of a few OSS projects, report that requirements generation in OSS development is largely informal and ad hoc. But there is lack of an empirical study involving the practitioners themselves i.e. the OSS developers. We conducted a web-based survey among OSS developers in order to gain insights in to how they actually practice requirements engineering activities and what are their perceptions about it. For 57 requirements engineering practices obtained from closed source software development (CSSD) literature, the respondents indicated whether they currently used those practices in their OSS projects and whether those practices were useful for OSS development. The analysis of survey responses revealed that OSS developers used requirements engineering practices (from CSSD) significantly less in their developmental activities than what they believed they should have, indicated through usefulness ratings. We also asked participating OSS developers to indicate their perceptions about the usage of five informal requirements generation activities re-ported in OSS literature (e.g. developers simply asserting the requirements instead of eliciting). Subsequent analysis revealed that OSS developers used informal requirements generation activities significantly more than requirements elicitation practices (from CSSD) in their developmental activities. We use the survey findings to discuss implications for practice and research.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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