The Philosophy Behind IRES, an Intentional Requirements Engineering Strategy
Notice bibliographique
Résumé
Intentionality is considered particularly important in several facets of social context. For example, police investigation usually starts based on “the why”, which is searching for a motive. The search for a motive is also frequent in the anamnesis process in medicine, as well as in investigative journalism. In a criminal investigation, early discovery of motive usually provides a track to identify a crime's perpetrators. When in the doctor's office, the usual first question a patient has to answer is why he/she is there. In the same way, no one disagrees that software utility is the backbone of construction success. Since the task of discovering “the why” (goals) is abstract, subjective, and complicated, we delineate a thinking process frame, a philosophy, for guiding Requirements Engineers into focusing on intentions for the elicitation of goals. The philosophy, at the beginning of the IRES (Intentional Requirements Engineering Strategy), provides a backbone to the requirements process. It is composed of four topics (Necessity, Motivation, Goal, Action), and is linked by the intentionality and their interconnections in a given State of Affairs. The goal of this paper is to explain how this frame helps the construction of well-anchored models.
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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 | 0,001 |
| 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 ».