Software product-line evaluation in the large
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Software product-line engineering is arguably one of the most successful methods for establishing large portfolios of software variants in an application domain. However, despite the benefits, establishing a product line requires substantial upfront investments into a software platform with a proper product-line architecture, into new software-engineering processes (domain engineering and application engineering), into business strategies with commercially successful product-line visions and financial planning, as well as into re-organization of development teams. Moreover, establishing a full-fledged product line is not always possible or desired, and thus organizations often adopt product-line engineering only to an extent that deemed necessary or was possible. However, understanding the current state of adoption, namely, the maturity or performance of product-line engineering in an organization, is challenging, while being crucial to steer investments. To this end, several measurement methods have been proposed in the literature, with the most prominent one being the Family Evaluation Framework (FEF), introduced almost two decades ago. Unfortunately, applying it is not straightforward, and the benefits of using it have not been assessed so far. We present an experience report of applying the FEF to nine medium- to large-scale product lines in the avionics domain. We discuss how we tailored and executed the FEF, together with the relevant adaptations and extensions we needed to perform. Specifically, we elicited the data for the FEF assessment with 27 interviews over a period of 11 months. We discuss experiences and assess the benefits of using the FEF, aiming at helping other organizations assessing their practices for engineering their portfolios of software variants.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle