MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4364355514 · doi:10.1016/j.infsof.2023.107229

To group or not to group? Group sizes for requirements elicitation

2023· article· en· W4364355514 sur OpenAlexaff
Luisa Mich, Victoria Sakhnini, Daniel M. Berry

Notice bibliographique

RevueInformation and Software Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRequirements elicitationViewpointsRequirements engineeringRequirements managementExpert elicitationRequirements analysisComputer scienceSoftwareSoftware engineeringKnowledge managementEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Requirement elicitation can be done by individuals or by groups. Computer-based system development life-cycle models suggest having people working together for many steps. Also, recommendations about analysis and design methods indicate that some processes could take advantage of group work. In requirements engineering, groups are suggested for requirements elicitation. From the software and the requirements engineering viewpoints, and in turn for companies, a relevant overall research question is “What is a suitable size for a requirements elicitation group?” Our goal was to answer this question, first by looking for available guidelines in textbooks and secondly by investigating requirements elicitation in companies. To address the research question, we conducted two studies. The first was a review of most widely adopted software and requirements engineering textbooks. The second was a study aimed at identifying factors affecting group size for requirements elicitation, based on an online questionnaire submitted to professional analysts. The review of the textbooks showed that very few give advice on the number of analysts to involve in requirements elicitation sessions. When they do, guidelines are quite general and not supported by empirical data. According to data gathered from the questionnaire, most companies use and suggest using small groups. Data also allowed identifying four categories of factors useful to make decisions about requirements elicitation group sizes: people, relation, project, and output. Both the textbook review and the data from the questionnaire say that it is better to aim for small groups than to have individual analysts working separately. The ideal number of analysts for a requirements elicitation session appears to be 2, but large groups are necessary in some cases. Factors in all the four categories have to be considered in deciding the size of groups.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,071
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,306
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,377

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0710,306
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueInformation and Software TechnologyMême sujetSoftware Engineering ResearchTravaux en français237 207