Strengthening maturity levels by a legal assurance process
Notice bibliographique
Résumé
Abstract One of the key elements for the viability of information system projects is given by the adoption of legal assurance activities and measures since nowadays they can arise legal risks that, in some cases, can suppose a serious threat for project commercial and financial success. When calculating the return of investment (ROI) for a software process improvement initiative, readers would not take care which are the cost issues impacting on such values, supposing the activities generating such value are referable only to the processes included in a Maturity Model (MM) such as CMMI or ISO 15504. During last years, moving from the initial Philip Crosby's idea for measuring and checking the organizational evolution of an organization, a plenty of MM have been created, but there is no news about a legal assurance (LAS) process that make more systematic the way legal risks are (or should be) managed. On the other hand, professional practice usually does not incorporate standardized processes in order to discipline the legal assurance activities and measures, returning a feeling for a lack of project legal security. This article proposes to take care of LAS process as an additional process area within an MM, in order to provide a suitable instrument for the management of inherent legal risks to any information systems project. After presenting main elements for this new process, it will be presented using the typical CMMI Process Area architecture, where it would be configurable as a support process at Maturity Level 2 (ML2). Copyright © 2009 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 | 0,034 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».