Issues in the Adoption of the Scaled Agile Framework
Notice bibliographique
Résumé
Agile methods were originally introduced for small sized, colocated teams. Their successful products immediately brought up the issue of adapting the methods also for large and distributed organizations engaged in projects to build major, complex products. Currently the most popular multi-teams agile method is the Scaled Agile Framework (SAFe) which, however, is subject to criticism: it appears to be quite demanding and expensive in terms of human resource and project management practices. Moreover, SAFe allegedly goes against some of the principles of agility. This research attempts to gather a deeper understanding of the matter first reviewing and analysing the studies published on this topic via a multivocal literature review and then with an extended empirical investigation on the matters that appear most controversial via the direct analysis of the work of 25 respondents from 17 different companies located in eight countries. Thus, the originality of this research is in the systemic assessment of the “level of flexibility” of SAFe, highlighting the challenges of adopting this framework as it relates to decision making, structure, and the technical and managerial competencies of the company. The results show that SAFe can be an effective and adequate approach if the company is ready to invest a significant effort and resources into it both in the form of providing time for SAFe to be properly absorbed and specific training for individuals.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».