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Enregistrement W3084304044 · doi:10.32393/csme.2020.1139

Hardware and Software Project Management Best Practices for Small Satellite Systems

2020· article· en· W3084304044 sur OpenAlexafffundabout
Andrada Zoltan, Richard Arthurs

Notice bibliographique

RevueProgress in Canadian Mechanical Engineering. Volume 3 · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpacecraft Design and Technology
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Space Agency
Mots-clésComputer scienceSoftware project managementSatelliteSoftwareSoftware engineeringSoftware systemOperating systemSoftware constructionEngineeringAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Command and Data Handling Team for the ORCASat CubeSat project, funded by the Canadian Space Agency, is responsible for delivering a space-ready on-board computer, supporting testing infrastructure, and ground control mission software in a three-year timeline by the launch date in 2021.Members of this team are distributed across two universities and consist of undergraduate students contributing part-time to the project.Co-lead by two individuals, the team has implemented several techniques and practices to handle the challenges that come with managing remote work.We present the methods that have been employed in the management of this team, including meeting format, team communication software, use of version control and task tracking software, and practices for long-term planning.The standardization of a design process methodology, from requirements definition to implementation, is also discussed as it has greatly helped increase the efficiency of the team as a whole.Many of the methods employed in the management of this team were originally based upon well-known software development methodologies, adjusted to meet the needs of combined hardware and software projects.Lessons learned from the management of previous student design team projects were also incorporated into the current management strategy.These techniques are tailored to the rigorous demands of a small spacecraft development program and have contributed to the rapid development of the project and the successes of the team thus far.Employing similar methods would be useful to any other program working under a similar timeline and team composition to that of a student-driven CubeSat development program like ORCASat.

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)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,221

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0100,005
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,210 · 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'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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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