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Enregistrement W2526586686

Software evolution: a requirements engineering approach

2012· article· en· W2526586686 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Software Engineering Methodologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSoftware requirements specificationSoftware engineeringSoftware requirementsKnowledge baseNon-functional requirementFunctional requirementRequirements engineeringSystem requirements specificationRequirements analysisSoftware developmentSoftware evolutionConsistency (knowledge bases)Domain knowledgeProgramming languageSoftware designSoftwareSoftware constructionArtificial intelligence
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis examines the issue of software evolution from a Requirements Engineering perspective. This perspective is founded on the premise that software evolution is best managed with reference to the requirements of a given software system. In particular, I follow the Requirements Problem approach to software development: the problem of developing software can be characterized as finding a specification that satisfies user requirements, subject to domain constraints. To enable this, I propose a shift from treating requirements as artifacts to treating requirements as design knowledge, embedded in knowledge bases. Most requirements today, when they exist in tangible form at all, are static objects. Such artifacts are quickly out of date and difficult to update. Instead, I propose that requirements be maintained in a knowledge base which supports knowledge-level operations for asserting new knowledge and updating existing knowledge. Consistency checks and entailment of new specifications is done automatically by answering simple queries. Maintaining a requirements knowledge base in parallel with running code means that changes precipitated by evolution are always addressed relative to the ultimate purpose of the system. This thesis begins with empirical studies which establish the nature of the requirements evolution problem. I use an extended case study of payment cards to motivate the following discussion. I begin at an abstract level, by introducing a requirements engineering knowledge base (REKB) using a functional specification. Since it is functional, the specifics of the implementation are left open. I then describe one implementation, using a reason-maintenance system, and show how this implementation can a) solve static requirements problems; b) help stakeholders bring requirements and implementation following a change in the requirements problem; c) propose paraconsistent reasoning to support inconsistency tolerance in the REKB. The end result of my work on the REKB is a tool and approach which can guide software developers and software maintainers in design and decision-making in the context of software evolution.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,559
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,225 · 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