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Enregistrement W2811411709 · doi:10.1145/3195836.3195845

Myagile

2018· article· en· W2811411709 sur OpenAlexaff
Robert Biddle, Andreas Meier, Martin Kropp, Craig Anslow

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Techniques and Practices
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgile software developmentTransparency (behavior)Agile usability engineeringLean software developmentSoftwareKnowledge managementAgile Unified ProcessProcess managementSoftware developmentComputer scienceEngineeringSoftware development processSoftware engineeringComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two main concepts in Agile software development are self-organized teams and direct contact with the customer or Product Owner. Additionally, constant feedback on different levels is considered to be of high importance. With constant feedback, transparency goes hand-in-hand. Compared to traditional software development, Agile approaches have much higher transparency, and this might be a problem for some people. What does it feel like to work in such an Agile team or organization for the individual? How do the software developers, testers or other team members experience this environment of high transparency and continuous feedback? In this paper we focus on a subset of the third Swiss Agile Study from 2016, a nationwide survey about software development, to shed some light on the sociological, cultural and cognitive aspects of Agile teams and their individual member. We found that despite the increased transparency, the majority of the participants reported working in an Agile environment, both on the individual and on the team level, as positive and satisfying. The analysis shows these positive influences have some strong correlations with certain Agile practices and with innovation and business aspects.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,829
Score d'incertitude au seuil0,314

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,246 · 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'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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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