Seventy years of information systems development methodologies from early business computing to the Agile era: A two-part history. Part 1: From Pre to Early ISD methodology era: The emergence of ISD methodologies and their golden era (1880–1980)
Notice bibliographique
Résumé
Information systems design (ISD) methodologies emerged soon after business computers in the 1950s. They have been a central topic of research and professional discourse in the information systems (IS) field ever since. This is Part 1 of a two-part history of ISD methodologies from the pre-methodology era that laid the foundational thinking that has been incorporated into ISD methodologies until now. We apply a historical method to follow the narrative of ISD methodology evolution in a historical context to identify central innovations and milestones that changed the environment allowing new types of ISD outcomes and processes to emerge demanding novel methodological responses. We will study what changed, what stayed the same and where the major shifts occurred. Part 1 reports on the major innovations and milestones that changed the IS environment during the Pre ISD methodology era (1880–1960) leading to the emergence of the Early ISD methodology era (1960–1980) practices and associated methodological innovations and principles. Part 2 includes the Later ISD (1980–1990) and Early post ISD methodology era (1990-today) histories.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».