Optimized mismatch resolution for COTS selection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of Commercial Off‐The‐Shelf (COTS) products in the software development process requires the evaluation of existing COTS products, and then selecting the one that best fits system requirements. In this process, it is inevitable to encounter mismatches between COTS features and system requirements. Mismatches occur as a result of an excess or shortage of COTS capabilities. Many of these mismatches are resolved after selecting a COTS product. Existing COTS‐selection approaches fail to properly consider these mismatches. This article presents MiHOS (Mismatch Handling for COTS Selection), an approach that aims at addressing mismatches while considering limited resources. MiHOS can be integrated with existing COTS‐selection methods at two points: (i)When evaluating COTS candidates in order to estimate the anticipated fitness of the candidates if their mismatches are resolved. This helps to base our COTS‐selection decisions on the fitness that the COTS candidates will eventually have if selected. (ii) After selecting a COTS product in order to plan the resolution of the most appropriate mismatches using suitable actions, such that the most important risk, technical, and resource constraints are met. A case study from the e‐services domain is used to illustrate the method and to discuss its added value. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».