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Enregistrement W2897972231 · doi:10.1177/8756972818802713

A Research Agenda for Extending Agile Practices In Software Development and Additional Task Domains

2018· article· en· W2897972231 sur OpenAlexaff
Fred Niederman, Thomas Lechler, Yvan Petit

Notice bibliographique

RevueProject Management Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Techniques and Practices
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgile software developmentAgile Unified ProcessKnowledge managementTask (project management)Lean software developmentDomain (mathematical analysis)Extant taxonAgile usability engineeringComputer scienceWork (physics)Key (lock)Process managementSoftwareEngineering ethicsManagement scienceSoftware developmentEngineeringSoftware development processSystems engineeringSoftware engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article is intended to serve as an introduction to this special issue on agile practices. In doing so, we briefly survey a number of key issues that are emerging in the application of agile practices to software development (SWD) and, similarly, examine recent work on extending knowledge about these practices to other task domains. We note that the extant literature on agile practices has been criticized for lacking a theoretical basis and comment on various ways that a theory orientation can enhance the accumulation of knowledge in this area. We also address issues that expand our current understanding of agile practices as they apply to non-SWD tasks. We present a framework for surfacing and discussing some of these emergent issues. We comment on the articles in this special issue and situate them within the research framework. We discuss some of the topics we think are likely to become influential as agile practices move outside the SWD domain and, finally, we present some summarizing observations.

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)0,054
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0540,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,011
Études des sciences et des technologies0,0070,025
Communication savante0,0240,060
Science ouverte0,0040,014
Intégrité de la recherche0,0090,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations65
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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