Performing operational release planning, replanning and risk analysis using a system dynamics simulation model
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 release planning takes place on strategic and operational levels. Strategic release planning aims at assigning features to subsequent releases such that technical, resource, risk and budget constraints are met. Operational release planning focuses on the development of a single software release. Its purpose is to assign resources to feature development tasks such that total release duration is minimized under given process and project constraints. Replanning becomes necessary on the operational level because of addition or deletion of features during release development, due to changes in the workforce, or due to changes in process and project constraints. The allocation of resources to feature development tasks depends on the accurate estimation of planning parameters like task size, developer productivity or dependencies between task types. Risk analysis can help assess the reliability of a chosen release plan due to variation in these dependencies. In this article, we present elements of a simulation‐based methodology to planning, replanning and risk analysis of software releases on an operational level. Even though there exist approaches addressing these three aspects individually, our proposed approach combines all of them into one single package and, hence, offers stronger support to decision makers. The core element of the methodology is the process simulation model REPSIM‐2 (Release Plan Simulator, Version 2). We describe the functionality of REPSIM‐2 and illustrate its usefulness for planning, replanning and risk analysis through application scenarios. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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