Advantages, Disadvantages and Misunderstandings About Document Driven Design for Scientific Software
Notice bibliographique
Résumé
This study collects qualitative data on the use of a Software Engineering (SE) inspired development process, Document Driven Design (DDD), for developing Scientific Computing Software (SCS). Five SCS projects were redeveloped using DDD and SE best practices. Interviews with the code owners were conducted to assess the impact of the redevelopment. After redevelopment, the code owners agreed that a systematic development process can be beneficial, and they had a positive or neutral response to the software artifacts produced during redevelopment. The code owners, however, felt that the documentation produced by the DDD process requires too great a time commitment and too much up front effort. The concerns expressed by the study participants may be partly a consequence of a delay in ethics approval, which resulted in imperfect communication with the study participants and misunderstandings with respect to the process for creating, and the purpose of, the DDD artifacts. Although the DDD style of documentation has been successful in other domains, the previous claims may not apply in the SCS environment. This study is a first step toward measuring the impact of DDD on SCS. The results of the study are not definitive, but they certainly suggest that further empirical study is warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».