MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2745662907

Requirements Effort Estimation: The State of the Practice

2016· article· pl· W2745662907 sur OpenAlexaff
Manal Kassab, Giuseppe Destefanis

Notice bibliographique

RevueRoczniki Kolegium Analiz Ekonomicznych · 2016
Typearticle
Languepl
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Research
Établissements canadiensComputer Research Institute of Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEstimationComputer scienceProject managementSoftware project managementDuration (music)Task (project management)Process (computing)Software developmentSoftwareProductivitySoftware development processProcess managementEngineering managementBusinessEngineeringSystems engineeringSoftware constructionEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Estimating the effort is an important task in software project management. A realistic effort estimation right from the start in a project gives the project manager confidence about any future course of action, since many of the decisions made during development depend on, or are influenced by, the initial effort estimations. Nevertheless, little contemporary data exists for documenting actual practices of software professionals for requirements effort or size estimation. We have conducted an exploratory survey concerning the state of practice of requirements engineering. In this paper we report the results from this survey that are of particular interest to the software estimation community with an emphasis on linking the reported practices to productivity of the development process and the project’s duration and budget.

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)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,147
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,147
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0080,013
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,274 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRoczniki Kolegium Analiz EkonomicznychMême sujetSoftware Engineering ResearchTravaux en français237 207