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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorSILVA, Fabio Queda Bueno da
dc.contributor.authorCARDOZO, Elisa Sattyam de Farias
dc.date.accessioned2015-03-04T19:19:31Z
dc.date.available2015-03-04T19:19:31Z
dc.date.issued2012-04-17
dc.identifier.citationCARDOZO, Elisa Sattyam de Farias. Mapeamento sistemático sobre o uso do auto-gerenciamento em equipes de desenvolvimento de software. Recife, 2012. 174 f. Dissertação (mestrado) - UFPE, Centro de Informática, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, 2012.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/10540
dc.description.abstractResumo Estruturado Contexto – Muitos autores afirmam que o auto-gerenciamento de equipes está sendo cada vez mais adotado nas organizações. Uma das razões para esta popularidade é o fato de alguns autores considerarem que equipes auto-gerenciadas promovem um impacto positivo sobre alguns aspectos da efetividade, tais como o aumento da produtividade, a melhoria da qualidade do produto e também da qualidade de vida no trabalho. Porém, alguns pesquisadores afirmam que esses resultados são inconsistentes e podem variar de acordo com o tipo de trabalho. Na literatura de engenharia de software, pesquisadores indicam que há escassez sobre o tema. Objetivo – Mapear o conhecimento existente na literatura sobre o autogerenciamento de equipes inseridas no contexto de desenvolvimento de software e analisar a força das evidências encontradas em apoio às conclusões. Método – Um Mapeamento Sistemático da Literatura foi realizado para identificar, analisar e reunir o conhecimento encontrado na literatura atual sobre o auto-gerenciamento de equipes de software. Resultados – A partir de buscas automáticas e manuais, foram retornados 2.646 estudos. Após passarem por uma seleção, 43 desses estudos foram incluídos nesta pesquisa para serem analisados em profundidade. Esses estudos permitiram a identificação de 25 características definidoras de uma equipe de software auto-gerenciada, 28 resultados promovidos por estas equipes e 93 fatores que podem afetar seu trabalho, dentre fatores técnicos, humanos e organizacionais. Os estudos incluídos também passaram por uma avaliação da qualidade que indicou que 91% deles possuem fortes evidências para apoiar as conclusões da pesquisa. Conclusões – Apesar da quantidade significativa de estudos incluídos neste mapeamento, foram identificadas algumas lacunas no que diz respeito à profundidade da abordagem dada ao tema e à origem das evidências apontadas nos estudos. Portanto, ainda há escassez de estudos que abordem o tema com profundidade. Porém, é possível concluir que equipes de software autogerenciadas possuem diversas particularidades que, se não forem bem administradas, comprometem o auto-gerenciamento e podem prejudicar os resultados de desempenho.pt_BR
dc.description.sponsorshipProjeto Samsungpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectAuto-gerenciamentopt_BR
dc.subjectEquipespt_BR
dc.subjectDesenvolvimento de Softwarept_BR
dc.subjectMapeamento Sistemático da Literaturapt_BR
dc.titleMapeamento Sistemático sobre o uso do Autogerenciamento em Equipes de Desenvolvimento de Softwarept_BR
dc.typemasterThesispt_BR
Aparece en las colecciones: Dissertações de Mestrado - Ciência da Computação

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