Uncovering the DevOps Landscape: A Scoping Review and Conceptualization Framework
Notice bibliographique
Résumé
The rapid proliferation of DevOps variants, collectively known as XOps, reflects the growing complexity and specialization within software development and operations. However, the diversity of these practices has led to inconsistencies and confusion, which complicates the development and standardization of the field. While there has been significant research on individual XOps, there is a lack of systematic, horizontal analysis across all XOps practices. This paper addresses this gap by conducting a scoping review of XOps literature, focusing on three fundamental research questions: the definition and categorization of XOps, the methodologies used to study their adoption, and the common challenges identified in their implementation. As the first study to systematically address these questions, we propose the XOps conceptualization framework, offering a structured approach to understanding and studying XOps. This framework serves as an initial step toward bringing clarity to the DevOps landscape, providing guidance in uncovering its complexities and laying the foundation for future research and the emergence of new XOps.
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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 | 0,119 | 0,181 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,086 | 0,060 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,013 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».