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Enregistrement W7006517950

Un nouveau cadre Scrum adapté aux équipes virtuelles fragmentées sur plusieurs sites

2024· other· fr· W7006517950 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueConstellation (Université du Québec à Chicoutimi) · 2024
Typeother
Languefr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSubterranean biodiversity and taxonomy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScrumSerious gameOccupational trainingAgile software development
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scrum est une méthodologie agile utilisée pour la gestion de projets dans des environnements dynamiques, basée sur des cycles itératifs appelés "Sprints". Elle favorise la communication, la collaboration et la livraison rapide de produits fonctionnels grâce à des réunions régulières et des rôles bien définis tels que le Scrum Master, le Product Owner et les développeurs. Cependant, Scrum est initialement conçue pour des équipes colocalisées travaillant dans un même espace physique. Avec l'augmentation du travail à distance, les équipes de développement logiciel sont souvent réparties sur plusieurs sites, posant des défis supplémentaires comme des problèmes de communication et de cohésion. Dans le secteur des jeux vidéo, notamment au Québec avec des studios comme Ubisoft, Activision et Electronic Arts, utilise largement Scrum, mais les équipes dispersées rendent son application plus complexe. Pour répondre aux besoins des équipes multisites, cette thèse propose une extension de Scrum appelée Com-Scrum. Com-Scrum introduit un nouveau rôle, le Com Master, chargé de faciliter la communication, un nouvel événement rituel, le Weekly Com, pour évaluer et améliorer les interactions et un nouvel artefact, le Com Health Chart, pour surveiller la santé des communications. Cette thèse propose également un outil logiciel d'analyse des dynamiques d'équipe pour soutenir le cadre Com-Scrum, utilisant des techniques avancées de traitement du langage naturel et de visualisation des données pour améliorer les communications et la cohésion. Une expérimentation a été menée avec des équipes de développement de jeux vidéo réparties sur deux sites distants pour évaluer le cadre Com-Scrum, ainsi qu'avec des simulations de conversations générées par l'IA ChatGPT pour tester l'outil logiciel développé. Les résultats démontrent que Com-Scrum améliore significativement la communication, la cohésion et la performance des équipes virtuelles. De plus, l'outil logiciel permet de détecter et signaler les problèmes de communication et de cohésion, réduisant ainsi les malentendus, facilitant la prise de décision et augmentant la satisfaction des membres de l’équipe. Cette recherche confirme l'efficacité de Com-Scrum et de son outil logiciel complémentaire pour une méthodologie Scrum adaptée aux environnements distribués et propose des perspectives pour des améliorations futures. Scrum is an agile methodology used for project management in dynamic environments, based on iterative cycles called 'Sprints.' It promotes communication, collaboration, and the rapid delivery of functional products through regular meetings and well-defined roles such as the Scrum Master, Product Owner, and developers. However, Scrum was initially designed for co-located teams working in the same physical space. With the rise of remote work, software development teams are often spread across multiple sites, posing additional challenges such as communication and cohesion issues. In the video game industry, particularly in Quebec with studios like Ubisoft, Activision, and Electronic Arts, Scrum is widely used, but distributed teams make its application more complex. To meet the needs of multisite teams, this thesis proposes an extension of Scrum called Com-Scrum. Com-Scrum introduces a new role, the Com Master, responsible for facilitating communication, a new ritual event, the Weekly Com, to assess and improve interactions, and a new artifact, the Com Health Chart, to monitor the health of communications. This thesis also proposes a software tool for analyzing team dynamics to support the Com-Scrum framework, using advanced natural language processing and data visualization techniques to improve communication and cohesion. An experiment was conducted with video game development teams spread across two remote sites to evaluate the Com-Scrum framework, as well as with AI-generated ChatGPT conversation simulations to test the developed software tool. The results show that Com-Scrum significantly improves communication, cohesion, and performance in virtual teams. Additionally, the software tool allows for the detection and reporting of communication and cohesion issues, thereby reducing misunderstandings, facilitating decision-making, and increasing team member satisfaction. This research confirms the effectiveness of Com-Scrum and its complementary software tool for a Scrum methodology adapted to distributed environments and offers prospects for future improvements.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,006

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,147 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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