A Refinement Calculus for Requirements Engineering based on Argumentation Theory: Tool and Additional Material
Notice bibliographique
Résumé
The Requirements Engineering (RE) process starts with initial requirements elicited from stakeholders – however conflicting, unattainable, incomplete and ambiguous – and iteratively refines them into a specification that is consistent, complete, valid and unambiguous. That specification consists of functions, quality constraints and assumptions on the environment of the system- to-be. We propose a novel RE process in the form of a calculus called CaRE (Calculus for Requirements Engineering) where the process is envisioned as an iterative application of refinement operators, with each operator removing a defect from the current requirements. Our proposal is motivated by the dialectic and incremental nature of RE activities. The calculus casts the RE problem as an iterative argument between stakeholders, who point out defects (ambiguity, incompleteness, etc.) of existing requirements, and then propose refinements to address those defects, thus leading to the construction of a refinement graph. This graph is then a conceptual model of an RE process enactment. The semantics of these models is provided by Argumentation Theory, where a requirement may be attacked for having a defect, which in turn may be eliminated by a refinement. This package includes additional material associated to the paper that proposes CaRE titled "A Refinement Calculus for Requirements Engineering based on Argumentation Theory" and that is currently under review for the 39th International Conference on Conceptual Modeling (ER 2020). The package includes the following files: 1. TechRepCaRE.pdf: a technical report with the description of a sample application of CaRE 2. tool.jar: jar file of the tool that implements CaRE. Requires Java SE Development Kit 9 to run 2. Instructions: textual instructions on how to run the tool that implements CaRE 3. Syntax Instructions: textual instructions about the syntax accepted by the tool 4. exampleApplicationScenario.pl: scenario input file for the case described in TechRepCaRE.pdf 5. exampleCalculus.pl: example input file for the case described in the submitted paper
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,071 | 0,025 |
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 ».