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 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 | 0,138 | 0,250 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».