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Enregistrement W2526586686

Software evolution: a requirements engineering approach

2012· article· en· W2526586686 sur OpenAlexaff
John Mylopoulos, Alexander Borgida, Neil Ernst

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 Such artifacts are quickly out of date and difficult to update.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.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0070,009
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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

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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations7
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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