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Enregistrement W2541607800 · doi:10.1109/step.2002.1267597

A technical review of the software construction knowledge area in the SWEBOK guide

2004· review· en· W2541607800 sur OpenAlexaff
F. Robert, Alain Abran, P. Bourque

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Techniques and Practices
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer sciencePerspective (graphical)Knowledge engineeringStrengths and weaknessesBody of knowledgeSoftware engineeringSoftwareCurriculumData scienceKnowledge managementWorld Wide WebArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In May 2001, of the Guide to the Software Engineering Body of Knowledge (SWEBOK) was released in a Web format and, in December 2001, in book format with the intent to collect comments and possible improvements. Up to now, feedback received confirmed the usefulness of the guide for all documented knowledge areas, with the exception of the software construction knowledge area, for which the content does not map easily to industry practices or to actual academic curricula. After analysis of this specific SWEBOK knowledge area, some issues were identified, such as inconsistencies between the textual descriptions and the visual representations. Furthermore, analysis of this chapter using the Vincenti classification of engineering knowledge types allowed us to identify some additional weaknesses and provided us with guidance on how the structure of this chapter could be improved. This paper proposes a revised breakdown of topics that is more aligned with an engineering perspective.

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 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)0,001
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,938
Score d'incertitude au seuil0,569

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,304 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations9
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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