Selecting the Right Topics for Industry-Academia Collaborations in Software Testing: An Experience Report
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
The global software industry and the Software Engineering (SE) academia are two large communities. However, unfortunately, the level of joint industry-academia collaborations (IAC) in SE is still relatively very low, compared to the amount of activity in each of the two communities. Selecting the right topic for a new IAC has been reported to be challenging and often a deal-maker or-breaker for the start of IACs. Motivated by the above need, the goal of this paper is to propose experience-based guidelines from our 10+ software testing IACs in the past several years in Canada and Turkey to effectively and efficiently select right topics for IACs in software testing (also easily generalizable to other areas of SE), for the benefit of SE researchers and practitioners in starting new IACs. The experience and evidence supporting the guidelines in this paper are drawn from the authors' past projects and also seven on-going software-testing projects in the context of a large Turkish software and systems company. The topic-selection process has involved interaction with company representatives in the form of both multiple group discussions and separate face-to-face meetings while utilizing grounded-theory to find (converge to) topics which would be 'interesting' and useful from both industrial and academic perspectives. To increase the success of our topic selection process, we also utilized two other sources of information from the literature: (1) a set of four fitness criteria for topic selection in industry experiments, and (2) challenges and best practices for IAC, specific to project inception, as synthesized in a recent systematic literature review. We believe the results of this paper would be helpful for other researchers and practitioners not only in software testing but also in software engineering in general in increasing their chances of success in project inception and topic selection phase.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 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