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Enregistrement W2398625819 · doi:10.1145/2889160.2889217

Sustainability design in requirements engineering

2016· article· en· W2398625819 sur OpenAlexaff
Ruzanna Chitchyan, Christoph Becker, Stefanie Betz, Letícia Duboc, Birgit Penzenstadler, Norbert Seyff, Colin C. Venters

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGreen IT and Sustainability
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEuropean Social FundFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroVienna Science and Technology FundConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoUniversity of Leicester
Mots-clésSustainabilityWork (physics)Process (computing)Sustainability organizationsSocial sustainabilitySoftware Engineering Process GroupEngineeringProcess managementEngineering ethicsSoftwareKnowledge managementEngineering managementComputer scienceSoftware developmentSoftware development process

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustainability is now a major concern in society, but there is little understanding of how it is perceived by software engineering professionals and how sustainability design can become an embedded part of software engineering process. This paper presents the results of a qualitative study exploring requirements engineering practitioners' perceptions and attitudes towards sustainability. It identifies obstacles and mitigation strategies regarding the application of sustainability design principles in daily work life. The results of this study reveal several factors that can prevent sustainability design from becoming a first class citizen in software engineering: software practitioners tend to have a narrow understanding of the concept of sustainability; organizations show limited awareness of its potential opportunities and benefits; and the norms in the discipline are not conducive to sustainable outcomes. These findings suggest the need for focused efforts in sustainability education, but also a need to rethink professional norms and practices.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations98
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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