ProjectUS élaboration d'un outil Web de suivi de projets pour les étudiants finissants en génie informatique et en génie électrique de l'Université de Sherbrooke
Bibliographic record
Abstract
Ce n'est un secret pour personne, l'industrie de l'informatique est relativement nouvelle et immature. La nature imprévisible de son explosion technologique, le manque de règles de l'art établies et la nature abstraite de son élaboration rendent ce type de projet extrêmement difficile à gérer. Pour remédier à ces problèmes, la communauté informatique a élaboré des méthodologies de développement dites agiles. Ces méthodologies sont axées davantage vers la communication, la collaboration et le changement que sur la documentation et la planification comme les méthodologies traditionnelles. Devant l'émergence des méthodes agiles en génie informatique, le monde de la gestion de projets a emboîté le pas et a commencé à développer des méthodologies de gestion de projets agiles. Par contre, la transition vers l'agilité se fait progressivement. Le problème est que les outils actuellement offerts ne sont pas en mesure d'accommoder à la fois les gestionnaires traditionnels et agiles. Il serait donc intéressant d'avoir un tel outil qui servirait de pont entre ces deux méthodologies. Pour ne pas s'éparpiller, le cas concret du projet d'intégration final de génie informatique et de génie électrique a été ciblé pour guider le développement. Ce projet de recherche se place dans le contexte du développement de cet outil de gestion de projets baptisé ProjectUS. Les objectifs de recherche associés au projet de développement étaient de montrer qu'il est possible de développer un outil de suivi de projet utilisable par ces étudiants et qu'il est possible de le faire en utilisant les méthodologies agiles en collaboration avec ces mêmes étudiants. L'autre objectif de recherche consistait à montrer qu'il est possible de développer en utilisant les technologies Ruby on rails sans expérience préalable. Après une douzaine de mois de travail, ProjectUS est un logiciel de suivi de projet stable, fiable et pouvant être utilisé dans son état actuel. Par contre, il nécessite encore beaucoup de travail avant d'atteindre son plein potentiel. Bien qu'il soit difficile de prouver scientifiquement la réussite du développement, le fait que les objectifs de recherche soient atteints montre que le développement d'un tel outil est possible.
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 | 0.008 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.008 |
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".