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Enregistrement W2970341368 · doi:10.1002/smr.2182

How has SPI changed in times of agile development? Results from a multi‐method study

2019· article· en· W2970341368 sur OpenAlexaff
Steffen Küpper, Dietmar Pfahl, Kristjan Jürisoo, Philipp Diebold, Jürgen Münch, Marco Kuhrmann

Notice bibliographique

RevueJournal of Software Evolution and Process · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Techniques and Practices
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesEesti Teadusagentuur
Mots-clésAgile software developmentScrumExtreme programmingExtreme programming practicesAgile usability engineeringContext (archaeology)User storyAgile Unified ProcessProcess (computing)Process managementLean software developmentSet (abstract data type)Computer scienceKnowledge managementEngineeringSoftware developmentSoftwareSoftware development processSoftware engineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The emergence of agile methods and practices has not only changed the development processes but might also have affected how companies conduct software process improvement (SPI). Through a set of complementary studies, we aim to understand how SPI has changed in times of agile software development. Specifically, we aim (a) to identify and characterize the set of publications that connect elements of agility to SPI, (b) to explore to which extent agile methods/practices have been used in the context of SPI, and (c) to understand whether the topics addressed in the literature are relevant and useful for industry professionals. To study these questions, we conducted an in‐depth analysis of the literature identified in a previous mapping study, an interview study, and an analysis of the responses given by industry professionals to SPI‐related questions stemming from an independently conducted survey study. Regarding the first question, we identified 55 publications that focus on both SPI and agility of which 48 present and discuss how agile methods/practices are used to steer SPI initiatives. Regarding the second question, we found that the two most frequently mentioned agile methods in the context of SPI are Scrum and Extreme Programming (XP), while the most frequently mentioned agile practices are integrate often , test‐first , daily meeting , pair programming , retrospective , on‐site customer , and product backlog . Regarding the third question, we found that a majority of the interviewed and surveyed industry professionals see SPI as a continuous activity. They agree with the agile SPI literature that agile methods/practices play an important role in SPI activities but that the importance given to specific agile methods/practices does not always coincide with the frequency with which these methods/practices are mentioned in the literature.

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)0,140
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,272
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,741

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1400,272
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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