Non-Technical Individual Skills are Weakly Connected to the Maturity of Agile Practices

Context: Existing knowledge in agile software development suggests that individual competency (e.g. skills) is a critical success factor for agile projects. While assuming that technical skills are important for every kind of software development project, many researchers suggest that non-technical individual skills are especially important in agile software development. Objective: In this paper, we investigate whether non-technical individual skills can predict the use of agile practices. Method: Through creating a set of multiple linear regression models using a total of 113 participants from agile teams in six software development organizations from The Netherlands and Brazil, we analyzed the predictive power of non-technical individual skills in relation to agile practices. Results: The results show that there is surprisingly low power in using non-technical individual skills to predict (i.e. explain variance in) the mature use of agile practices in software development. Conclusions: Therefore, we conclude that looking at non-technical individual skills is not the optimal level of analysis when trying to understand, and explain, the mature use of agile practices in the software development context. We argue that it is more important to focus on the non-technical skills as a team-level capacity instead of assuring that all individuals possess such skills when understanding the use of the agile practices.Comment: 18 pages, 1 figur

Visualizing differences in phylogenetic information content of alignments and distinction of three classes of long-branch effects

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>Published molecular phylogenies are usually based on data whose quality has not been explored prior to tree inference. This leads to errors because trees obtained with conventional methods suppress conflicting evidence, and because support values may be high even if there is no distinct phylogenetic signal. Tools that allow an a priori examination of data quality are rarely applied.</p> <p>Results</p> <p>Using data from published molecular analyses on the phylogeny of crustaceans it is shown that tree topologies and popular support values do not show existing differences in data quality. To visualize variations in signal distinctness, we use network analyses based on split decomposition and split support spectra. Both methods show the same differences in data quality and the same clade-supporting patterns. Both methods are useful to discover long-branch effects.</p> <p>We discern three classes of long branch effects. Class I effects consist of attraction of terminal taxa caused by symplesiomorphies, which results in a false monophyly of paraphyletic groups. Addition of carefully selected taxa can fix this effect. Class II effects are caused by drastic signal erosion. Long branches affected by this phenomenon usually slip down the tree to form false clades that in reality are polyphyletic. To recover the correct phylogeny, more conservative genes must be used. Class III effects consist of attraction due to accumulated chance similarities or convergent character states. This sort of noise can be reduced by selecting less variable portions of the data set, avoiding biases, and adding slower genes.</p> <p>Conclusion</p> <p>To increase confidence in molecular phylogenies an exploratory analysis of the signal to noise ratio can be conducted with split decomposition methods. If long-branch effects are detected, it is necessary to discern between three classes of effects to find the best approach for an improvement of the raw data.</p

EmoCycling –Analyse von Radwegen mittels Humansensorik für Kommunen

Viele Kommunen klagen über eine hohe innerörtliche Verkehrsbelastung durch Kraftfahrzeuge. Dabei ist dieserZustand oft selbst verursacht. Die Bevorzugung des motorisierten Indivudualverkehrs (MIV) gegenüber dem Rad- und Fußverkehr führt zwangläufigzu einem hohen Pkw-Aufkommen im Straßenverkehr. Diese Dominanz zeigt sich auch im Straßenquerschnitt: Oft führen entlang stark befahrener Straßen nur schmale Fuß- und Radwege. Die dadurch entstehende Gefahr umgeht die ortsansässige Bevölkerung, indem sie selbst für Kurzstrecken mit dem Auto zum Bäcker, Metzger oder die Kinder zur Schule fährt (Follmer et al. 2008: 10). Dies führt wiederum zu einer weiteren Erhöhung der Pkw-Nutzung im Straßenverkehr. Um dieser Spirale entgegenzuwirken, muss eine Reduzierung des Pkw-Anteils sowie eine Stärkung des Fuß- und Radverkehrs im Modal Split erfolgen (Modal Shift). Hierbei sind verschiedene Fragen zu beantworten: Warum benutzen Bürger so selten das Rad? Wo besteht ein geringes Sicherheitsempfinden? Wie kann es lokalisiert werden? Wo besteht kurzfristig- und wo langfristig Handlungsbedarf? Im Rahmen des Projekts EmoCycling 2013 (Buschlinger et al. 2013, Höffken et al. 2014) fand bereits eine Analyse von Radwegen mittels Humansensorik und Wearable Computing(Exner et al. 2012) statt. Hierbei wurden Probanden mit Smartbändern ausgestattet. Die dadurch aufgezeichneten Daten ließen Rückschlüsse auf das psycho-physiologische Verhalten (Stress) zu. Mittels Videoaufnahmen konnten in der nachgehenden Analyse die Ursachen (Trigger) für die negativen emotionalen Einflüsse identifiziert und mittels GPS lokalisiert werden. Auf dem bisherigen Forschungsstand aus vorangegangenen Projekten der emotionalen Stadtkartierung aufbauend(Höffken et al. 2008, Zeile et al. 2010), wird in diesem Usecase ein neuer Analyseschritt eingeführt. Das Paper stellt eine Methode zur Identifizierung der (Stress-)Auslöser und deren Kategorisierung vor.Dieses Verfahren ermöglicht es, Synergien zwischen den auftretenden Effekten zu erkennen, welche erst im Verbund zur psychologischen Belastung führen. Der Aufbau des Papers sieht zunächst die Einordnung in den aktuellen Forschungsstand vor. Anschließend wird die Methodik vorgestellt und detailliert auf die Auslöser (Trigger) für vermeintlichen Stress eingegangen. Zudem wird der Nutzen der Methodik für die Kommune sowie die Rolle des Planers diskutiert, ehe abschließend ein Ausblick in die weitere Entwicklung gegeben wird

Fermi volume evolution and crystal field excitations in heavy-fermion compounds probed by time-domain terahertz spectroscopy

We measure the quasiparticle weight in the heavy-fermion compound CeCu$_{6-x}$Au$_{x}$ ($x=0,\ 0.1$) by time-resolved THz spectroscopy for temperatures from 2 up to 300\,K. This method distinguishes contributions from the heavy Kondo band and from the crystal-electric-field satellite bands by different THz response delay times. We find that the formation of heavy bands is controlled by an exponentially enhanced, high-energy Kondo scale once the crystal-electric-field states become thermally occupied. We corroborate these observations by temperature-dependent dynamical mean-field calculations for the multi-orbital Anderson lattice model and discuss consequences for quantum critical scenarios.Comment: Published version, 6 pages (including references), 5 figures, Supplemental Material (2 pages) adde