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Enregistrement W7053009221

Une nouvelle approche de gestion de projets Agile en informatique adatpée aux équipes virtuelles

2020· other· fr· W7053009221 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueConstellation (Université du Québec à Chicoutimi) · 2020
Typeother
Languefr
DomaineChemistry
ThématiqueMass Spectrometry Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgile software developmentScrumContext (archaeology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

De nos jours, dans le domaine des jeux vidéo, des équipes fragmentées travaillant à distance depuis plusieurs sites constituent souvent la nouvelle réalité du processus de développement. C'est le cas pour beaucoup de grands studios que nous avons au Québec (Canada), comme Ubisoft, Activision, Electronic Arts, etc. Comme nous le savons, la plupart des jeux vidéo sont développés en utilisant la méthodologie Agile / Scrum. En effet, Scrum est une approche axée sur la valeur permettant des ajustements basés sur les commentaires réguliers et répétés des clients. Cela entraîne de grands avantages tels que des délais de mise sur le marché plus rapides, une plus grande satisfaction et une amélioration continue. Cependant, la méthodologie Scrum n'est pas conçue pour répondre aux besoins d'une équipe multisites fragmentée. Scrum a été conçu pour les petites équipes où tous les membres sont censés travailler ensemble au même endroit, ayant des contacts fréquents en face à face, par exemple, dans le même espace ouvert. Appliquée sur une équipe fragmentée sur plusieurs sites, la méthodologie est moins efficace car le framework n'offre pas suffisamment d'outils pour répondre aux problèmes spécifiques émergeant du contexte délocalisé, tels que le problème de communication, la ghettoïsation des groupes sur chaque site, le défi de garder la transparence, etc. Afin de relever ces défis, nous proposons dans ce mémoire une nouvelle extension du cadriciel Scrum, appelée le cadriciel Com-Scrum. Ce cadre vise à compenser le contexte délocalisé et à éviter ses principaux problèmes liés à la communication en ajoutant un nouveau rôle, un nouvel artefact et un nouvel événement rituel au modèle Scrum d'origine. Nous présentons également une expérience et des métriques que nous avons conçues pour tester l'approche dans un contexte réel de développement de jeux vidéo avec des équipes localisées sur deux sites différents à 500 km de distance.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,005

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,193 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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