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Enregistrement W4399478946 · doi:10.54941/ahfe1005443

Challenges and Opportunities of Low-Code Figma and Modul-F for Use within the Public Sector

2024· article· en· W4399478946 sur OpenAlex
Marleen Vanhauer, Stephan Raimer

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueAHFE international · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultimedia Communication and Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic sectorCode (set theory)Computer scienceBusinessProgramming languagePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low-code/no-code applications becoming more and more popular would especially within the public sector foster faster digitalization of public services. Working with these applications requires no programming skills and therefore, professionals within their domain can easily implement digital prototypes independent of designers and software developers. Respectively, public administrative employees and executives often have a deep understanding of the actual digital public services to be implemented. Low-code development tools have been evaluated within the healthcare sector (Ness et al., 2019), educational sector (Khosrojerdi et al., 2021), whereas Gottschick et al. (2023) applied a software development approach using low-code/no-code for implementation of a public sector cloud service. Lethbridge (2021) stated a need to first provide proper low-code platforms, to have an impact on faster development of digital services. This led us to the question: Which low-code prototyping tools exist and what their opportunities and challenges are when used by public sector employees? By expert evaluation (Harley, 2019), we compared Figma (Figma, 2016) and the Figma-Low-Code plugin (Figma Community, 2020) with the customized low-code platform Modul-F (Senatskanzlei Hamburg, 2023) for the public sector. We found an advanced maturity in structure, layout and functions of both low-code platforms. According to Nielsen’s (2023) usability quality criteria, learnability of Modul-F was fast (high), and learnability of Figma with Low-Code plugin was rated neutral (medium). The efficiency of the Modul-F Editor was high, it was low for Figma with the low-code plugin. However, memorability was low for both platforms. Running the Figma-Low-Code plugin did require programming skills. Building a prototype with the Modul-F Editor did not allow to design individual user flows. In the future, usability studies should be conducted to assess flaws and satisfaction during actual use by public administrative employees, executives, and designers having no programming skills. Moreover, we anticipate that a nation-wide public service design system with component library, e.g. KERN UX-Standard (Senatskanzlei Hamburg, 2024), would fully leverage the potential of any low-code/no-code platform. To conclude, using low-code/no-code platforms requires interdisciplinary teams of administrative staff and designers working together on digital concepts on a professional daily basis.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,932
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,281
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,095 · 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