Trade-off Decisions Across Time in Technical Debt Management:A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Technical Debt arises from decisions that favour short-term outcomes \nat the cost of longer-term disadvantages. They may be taken \nknowingly or based on missing or incomplete awareness of the \ncosts; they are taken in different roles, situations, stages and ways. \nWhatever technical or business factor motivate such decisions, they \nalways imply a trade-off in time, a ‘now vs. later’. How exactly are \nsuch decisions made, and how have they been studied? \nThis paper analyzes how decisions on technical debt are studied \nin software engineering via a systematic literature review. It examines \nthe presently published Software Engineering research on \nTechnical Debt, with a particular focus on decisions involving time. \nThe findings reveal surprising gaps in published work on empirical \nresearch in decision making. We observe that research has rarely \nstudied how decisions are made, even in papers that focus on the \ndecision process. Instead, most attention is focused on engineering \nmeasures and feeding them into an idealized decision making process. \nThese findings lead to a set of recommendations for future \nempirical research on Technical Debt.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,116 | 0,011 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».