Balancing Business and Technical Objectives for Supporting Software Evolution
Notice bibliographique
Résumé
Context: Successful software systems continuously evolve to accommodate feature requests of a diverse customer-base. At some point during this evolution, the variety of customer needs and increased system complexity suggests the consideration of a software product line (SPL). Aim: The goal of this research is to support the decision maker facing the enhancement of an evolving software system (ESS) to determine the most appropriate product line design (out of a given set of candidate SPL portfolios) to minimize the technical risk and maximize the business value. Method: The proposed method called OPTESS is aimed at finding an evolution plan for the ESS which optimizes both the given technical and business objectives. Business analysis using a value-based pricing mechanism is applied to a set of initially proposed SPL portfolios (for enhancing the ESS) such that profit is maximized. Technical analysis is applied to the same initially proposed SPL portfolios to minimize the risk of failure of ESS due to implementation of new features. Business and technical analyses improve the performance of solutions for their respective objectives by modifying the feature sets of candidate SPL portfolios. OPTESS helps the decision maker to select a plan for enhancement of ESS by performing trade-off analysis on the economic and technical objectives. Results: The method was initially evaluated by a case study for a set of 9 new candidate features to be added to an open source text editing system called jEdit. OPTESS helped the decision maker to identify 3 non-dominated solutions considered to be of highest preference for decision-making when looking at both technical and economic criteria.
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 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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».