The Lack of Shared Understanding of Non-Functional Requirements in\n Continuous Software Engineering: Accidental or Essential?
Notice bibliographique
Résumé
Building shared understanding of requirements is key to ensuring downstream\nsoftware activities are efficient and effective. However, in continuous\nsoftware engineering (CSE) some lack of shared understanding is an expected,\nand essential, part of a rapid feedback learning cycle. At the same time, there\nis a key trade-off with avoidable costs, such as rework, that come from\naccidental gaps in shared understanding. This trade-off is even more\nchallenging for non-functional requirements (NFRs), which have significant\nimplications for product success. Comprehending and managing NFRs is especially\ndifficult in small, agile organizations. How such organizations manage shared\nunderstanding of NFRs in CSE is understudied. We conducted a case study of\nthree small organizations scaling up CSE to further understand and identify\nfactors that contribute to lack of shared understanding of NFRs, and its\nrelationship to rework. Our in-depth analysis identified 41 NFR-related\nsoftware tasks as rework due to a lack of shared understanding of NFRs. Of\nthese 41 tasks 78% were due to avoidable (accidental) lack of shared\nunderstanding of NFRs. Using a mixed-methods approach we identify factors that\ncontribute to lack of shared understanding of NFRs, such as the lack of domain\nknowledge, rapid pace of change, and cross-organizational communication\nproblems. We also identify recommended strategies to mitigate lack of shared\nunderstanding through more effective management of requirements knowledge in\nsuch organizations. We conclude by discussing the complex relationship between\nshared understanding of requirements, rework and, CSE.\n
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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 | 0,050 | 0,175 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».