論文の概要: Requirements Engineering for Research Software: A Vision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07781v1
- Date: Mon, 13 May 2024 14:25:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-14 13:25:43.154116
- Title: Requirements Engineering for Research Software: A Vision
- Title（参考訳）: 研究ソフトウェアに必要なエンジニアリング:ビジョン
- Authors: Adrian Bajraktari, Michelle Binder, Andreas Vogelsang,
- Abstract要約: ほとんどの研究者は、科学的な目的のためにソフトウェアを作成するが、ソフトウェア工学では訓練されていない。
研究ソフトウェアは、しばしば厳密なプロセスに従うことなくアドホックに開発される。
本稿では,研究者が研究ソフトウェアに必要な要件を抽出し,文書化し,分析する方法について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2217676348694213
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Modern science is relying on software more than ever. The behavior and outcomes of this software shape the scientific and public discourse on important topics like climate change, economic growth, or the spread of infections. Most researchers creating software for scientific purposes are not trained in Software Engineering. As a consequence, research software is often developed ad hoc without following stringent processes. With this paper, we want to characterize research software as a new application domain that needs attention from the Requirements Engineering community. We conducted an exploratory study based on 8 interviews with 12 researchers who develop software. We describe how researchers elicit, document, and analyze requirements for research software and what processes they follow. From this, we derive specific challenges and describe a vision of Requirements Engineering for research software.
- Abstract（参考訳）: 現代科学はかつてないほどソフトウェアに依存している。
このソフトウェアの振る舞いと成果は、気候変動、経済成長、感染の拡大といった重要なトピックに関する科学と公共の議論を形成する。
ほとんどの研究者は、科学的な目的のためにソフトウェアを作成するが、ソフトウェア工学では訓練されていない。
その結果、研究ソフトウェアは厳密なプロセスに従うことなく、しばしばアドホックに開発される。
本稿では,研究ソフトウェアを,要求工学コミュニティから注目が必要な新しいアプリケーション領域として特徴付けることを目的とする。
ソフトウェアを開発する12人の研究者との8つのインタビューに基づいて探索的研究を行った。
我々は、研究者が研究ソフトウェアに必要な要件と彼らが従うプロセスを引き合いに出し、文書化し、分析する方法を説明する。
そこで我々は,特定の課題を導き,研究ソフトウェアに必要なエンジニアリングのビジョンを説明する。
関連論文リスト
- Teaching Research Design in Software Engineering [1.9659095632676098]
経験的ソフトウェア工学(ESE)は、新しい技術を採用する際の実践を伝える知識を批判的に評価し提供することを目的とした競争力として登場した。
この章では、ESEにおけるソフトウェアエンジニアと研究者の教育に不可欠な研究設計の基礎的スキルについて教えている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-06T21:06:13Z) - MASSW: A New Dataset and Benchmark Tasks for AI-Assisted Scientific Workflows [58.56005277371235]
我々は,Multi-Aspect Summarization of ScientificAspectsに関する総合テキストデータセットであるMASSWを紹介する。
MASSWには過去50年間にわたる17の主要なコンピュータサイエンスカンファレンスから152,000以上の査読論文が含まれている。
我々は、この新しいデータセットを用いてベンチマーク可能な、複数の新しい機械学習タスクを通じて、MASSWの有用性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-10T15:19:09Z) - No Free Lunch: Research Software Testing in Teaching [1.4396109429521227]
本研究は,研究ソフトウェア教育に組み込んだ研究ソフトウェアテストの効果について検討する。
In-vivo experimentでは、大規模なネットワークシミュレーションのためのテストスイートのエンジニアリングをグループプロジェクトとして、スウェーデンのBlekinge Institute of Technologyのソフトウェアテストコースに統合しました。
調査ソフトウェアは、ドキュメントを大幅に改善し、ハードウェアやソフトウェアの依存関係を少なくすることで、統合の恩恵を受けていることが分かりました。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-20T11:40:01Z) - Cycling on the Freeway: The Perilous State of Open Source Neuroscience Software [46.83624918571962]
既存の神経科学オープンソースソフトウェアのエコシステムは不安定である、と我々は主張する。
近年、神経科学データ分析のためのフリーのオープンソース科学ソフトウェア(FOSSS)への依存がシフトしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-28T13:11:09Z) - Ten simple rules for teaching sustainable software engineering [0.0]
高品質な研究ソフトウェアを開発するには、多くのソフトウェア開発スキルを開発する必要がある。
計算研究における基礎的・優れた開発プラクティスの確保に重点が置かれている。
10 Simple Rulesコレクションの最近の記事は、生物学の学生にコンピュータサイエンスとコーディング技術の教育について論じている。
我々は、科学者が持続可能なソフトウェアパッケージを開発するために必要なスキルを効果的に教えるための具体的な手順を説明することによって、この議論を進める。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-07T10:16:20Z) - On the Opportunities of Green Computing: A Survey [80.21955522431168]
人工知能(AI)は数十年にわたり、技術と研究において大きな進歩を遂げてきた。
高いコンピューティングパワーの必要性は、より高い二酸化炭素排出量をもたらし、研究の公正性を損なう。
コンピューティングリソースの課題とAIの環境への影響に取り組むため、グリーンコンピューティングはホットな研究トピックとなっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-01T11:16:41Z) - Can GPT-4 Replicate Empirical Software Engineering Research? [20.89031544114989]
我々は,GPT-4が実験ソフトウェア工学研究の複製を行う能力について検討した。
GPT-4は正しい仮定を導出できるが、ソフトウェア工学データに関する共通知識を応用した仮説を生成するのに苦労している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-03T01:27:23Z) - Literature Review: Computer Vision Applications in Transportation
Logistics and Warehousing [58.720142291102135]
輸送物流や倉庫におけるコンピュータビジョンの応用は、プロセスの自動化に大きな可能性を秘めている。
本稿では、この可能性を活用するために、この分野の研究に関する構造化された文献レビューを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-12T17:33:41Z) - Towards Automated Process Planning and Mining [77.34726150561087]
我々は、AIとBPM分野の研究者が共同で働く研究プロジェクトについて紹介する。
プロセスモデルを自動的に導出するための総合的な研究課題、研究の関連分野、および総合的な研究枠組みについて論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-18T16:41:22Z) - Software must be recognised as an important output of scholarly research [7.776162183510522]
方法論的な観点からも重要でありながら、ソフトウェアは研究のアウトプットとして認識されるべきである、と我々は主張する。
この記事では、ソフトウェアが研究で果たすさまざまな役割について論じ、ソフトウェアと研究の持続可能性の関係を強調します。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-15T16:34:31Z) - Machine Learning for Software Engineering: A Systematic Mapping [73.30245214374027]
ソフトウェア開発業界は、現代のソフトウェアシステムを高度にインテリジェントで自己学習システムに移行するために、機械学習を急速に採用している。
ソフトウェアエンジニアリングライフサイクルの段階にわたって機械学習の採用について、現状を探求する包括的な研究は存在しない。
本研究は,機械学習によるソフトウェア工学(MLSE)分類を,ソフトウェア工学ライフサイクルのさまざまな段階に適用性に応じて,最先端の機械学習技術に分類するものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-27T11:56:56Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。