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Enregistrement W2600652449 · doi:10.1145/3083726

The Role Clarity Framework to Improve Requirements Gathering

2017· article· en· W2600652449 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

RevueACM Transactions on Management Information Systems · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Software Engineering Methodologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCLARITYComputer scienceProcess managementTask (project management)Requirements analysisOrder (exchange)Knowledge managementWork (physics)Business requirementsRequirements elicitationBusiness processBusinessEngineeringSystems engineeringOperations managementWork in process

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Incorrect and incomplete requirements have been reported as two of the top reasons for information systems (IS) project failures. In order to address these concerns, several IS analysis and design studies have focused on understanding the business needs and organizational factors prior to specifying the requirements. In this research, we add to the existing incremental solutions, such as the work system method and goal-oriented requirements engineering, by proposing the Role Clarity Framework drawn from the theories of “role dynamics” and “goal setting and task performance” in organization studies. The Role Clarity Framework consists of three main concepts related to any organizational role: expectations, activities, and consequences. Based on the interactions among different roles, this framework demonstrates how the business goals and activities of each role, as played out by IS users, are formed and/or changed in the organization. Finally, the Role Clarity Framework helps IS analysts to improve their communication with users and anticipate changes in their requirements, thus improving the gathering of requirements for IS design.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,758
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,271 · 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