How software engineering research aligns with design science: a review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Assessing and communicating software engineering research can be challenging. Design science is recognized as an appropriate research paradigm for applied research, but is rarely explicitly used as a way to present planned or achieved research contributions in software engineering. Applying the design science lens to software engineering research may improve the assessment and communication of research contributions. Aim The aim of this study is 1) to understand whether the design science lens helps summarize and assess software engineering research contributions, and 2) to characterize different types of design science contributions in the software engineering literature. Method In previous research, we developed a visual abstract template, summarizing the core constructs of the design science paradigm. In this study, we use this template in a review of a set of 38 award winning software engineering publications to extract, analyze and characterize their design science contributions. Results We identified five clusters of papers, classifying them according to their different types of design science contributions. Conclusions The design science lens helps emphasize the theoretical contribution of research output—in terms of technological rules—and reflect on the practical relevance, novelty and rigor of the rules proposed by the research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».