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La disponibilité de jeux de données multi-organisations a permis aux organisations individuelles de construire et d'appliquer des modèles de gestion, même si elles ne disposent pas de données propres. En l'absence de données, cela peut être une option judicieuse, motivée par nécessité. Cependant, si des données inter-entreprises (ou globales) et intra-entreprises (ou locales) sont disponibles, lesquelles devraient être privilégiées ? Plusieurs articles de recherche ont abordé cette question mais sans convergence apparente des résultats. Nous réalisons une revue systématique des études empiriques comparant les systèmes de prédiction d'effort globaux et locaux. Nous avons localisé 10 études pertinentes : 3 soutenaient des modèles globaux, 2 étaient équivoques et 5 soutenaient des modèles locaux. Les études n'ont pas de résultats convergents. Un facteur contributif est qu'elles ont utilisé différents jeux de données locaux et globaux et différents designs expérimentaux, donc il y a une hétérogénéité substantielle. Nous identifions le besoin de variables de réponse communes et de protocoles expérimentaux et de rapport communs.
MacDonell et al. (Samedi,) ont étudié cette question.