Notice bibliographique
Résumé
The increasingly anthropomorphic, at times even autocratic, nature of software, exhibited during routine activities such as decision-making, question-answering, or recommending, has only contributed to the enduring issue of software ethics. This paper, after providing an understanding of the unique nature of software and that of ethicality, models ethicality as a meta-quality attribute and proposes an ethically-sensitive, standards-based, technology-and-tool-independent, applicable to software-as-a-product-or-service, semi-formal framework, comprising interrelated conceptual meta-models that provide an understanding of ethicality, user story environment, and user story process. It describes an approach of integrating ethicality naturally and systematically in the user story process, illustrates this approach by means of representative examples from a variety of application domains, and highlights the associated challenges in doing so. It also presents the results of a preliminary survey of students and professionals on their knowledge and experience of ethics in (agile) software projects. Finally, it outlines directions of research, and provides recommendations for those in academia and industry, which have broad implications for ethically-sensitive (agile) requirements engineering education and (agile) software testing.
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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 | 0,029 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,036 |
| Communication savante | 0,013 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».