Organizacijos informacinės sistemos reikalavimų formulavimas panaudojant vizija grindžiamą metodinį karkasą
Bibliographic record
Abstract
Šiame magistro baigiamajame darbe yra nagrinėjama, kaip ir kokiu mastu, struktūrinant reikalavimus pagal J.A.Zachmano karkasą ir panaudojant Toronto grupės pasiūlytą nefunkcinių reikalavimų dekomponavimo metodiką (NFR), galima bent iš dalies formalizuoti reikalavimų nuleidimą iš verslo lygmens į programų sistemos lygmenį. Darbo teorinėje darbo dalyje, remiantis atliktos mokslinės literatūros analizės rezultatais, pasiūlyta kaip pritaikyti Toronto metodiką reikalavimams nuleisti iš verslo į programų sistemos lygmenį Zachmano tipo karkasuose. Darbo eksperimentinėje dalyje šie pasiūlymai patikrinti praktiškai, atliekant konkrečios sistemos reikalavimų nuleidimą iš verslo į programų sistemos lygmenį. Tyrimo rezultatai parodė, kad NFR metodika tinkama ne visų reikalavimų nuleidimui žemyn, nes joje yra per silpnos dinamikos modeliavimo priemonės.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 0.009 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".