Non-functional requirements: from elicitation to modelling languages
Notice bibliographique
Résumé
Although Non-Functional Requirements (NFRs) have been present in many software development methods, they have been presented as a second or even third class type of requirement, frequently hidden inside notes and therefore, frequently neglected or forgotten. Surprisingly, despite the fact that non-functional requirements arc among the most expensive and difficult to deal with there are still few works that focus on NFRs as first class requirements. Although these Works have brought a contribution on how to represent and deal with NFRs, two aspects remain not sufficiently explored: how to elicit NFRs and how to merge these NFRs with conceptual models. Our work aims at filling this gap, proposing a strategy to elicit NFRs and to integrate them into conceptual models We focus our attention on conceptual models expressed using UML, and therefore, we propose extensions to UML such that NFRs can be expressed. More precisely, we will show how to integrate NFRs to the Class, Sequence and Collaboration Diagrams. We will also show how Use Cases and Scenarios can be adapted to deal with NFRs. This work was validated by three case studies and their results suggest that by using our proposal we can improve the quality of UML models.
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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 | 0,037 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».