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Enregistrement W2755433111 · doi:10.3895/recit.v4.n9.4242

Avaliando metodologias de desenvolvimento de aplicações web

2013· article· pt· W2755433111 sur OpenAlexaff
Tiago Pessini, Victor Francisco Araya Santander

Notice bibliographique

RevueRevista Eletrônica Científica Inovação e Tecnologia · 2013
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Digital Technologies
Établissements canadiensQuest University Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Com a constante expansão da Internet, torna-se necessário o desenvolvimento de aplicações Web cada vez mais complexas procurando atender as diferentes necessidades dos usuários. Apesar de existirem diversas metodologias que auxiliam o desenvolvimento de aplicações Web (WebApps), grande parte das WebApps ainda são desenvolvidos de forma ad hoc. Existe também uma carência nos estudos comparativos entre as metodologias, o que dificulta a escolha dos engenheiros de softwares da metodologia mais adequada para as suas necessidades. Neste artigo, são apresentados os resultados parciais de um projeto de pesquisa cujo objetivo é realizar um estudo comparativo entre as metodologias de desenvolvimento Web, sob as perspectivas acadêmica e Industrial. O relato consiste basicamente nos resultados obtidos a partir dos estudos realizados sobre metodologias Web, considerando artigos coletados no Portal de Periódicos da CAPES. Com base nesses estudos, foram definidos alguns critérios de comparação e seleção sob a perspectiva acadêmica. Utilizando estes critérios, foram obtidos alguns resultados advindos da comparação em âmbito acadêmico. Posteriormente, estes resultados foram utilizados para apoiar a elaboração dequestionários que serão aplicados, em uma próxima etapa da pesquisa, a alguns desenvolvedores Web, visando capturar informações sobre metodologias e processos utilizados pelos mesmos no seu dia a dia profissional.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,347
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.

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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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