Presencial
Em 2024, a 15ª edição do CBSoft será realizada presencialmente, de 30 de setembro a 04 de outubro de 2024 em Curitiba, Paraná.👉 Mapa

SBES 2024
XXXVIII Simpósio Brasileiro de Engenharia de Software

SBES 2024 - Chamada de Trabalhos - Trilha de Ferramentas

A Trilha de Ferramentas é uma parte importante do Simpósio Brasileiro de Engenharia de Software (SBES). O objetivo desta trilha é fornecer um fórum para apresentação e demonstração de ferramentas que visam dar suporte a qualquer aspecto relacionado à engenharia de software. A trilha consiste em apresentações teóricas e demonstrações de ferramentas, favorecendo a discussão entre os autores das ferramentas e os participantes do SBES, tanto da academia quanto da indústria.
Pesquisadores são encorajados a submeter ferramentas resultantes de seus projetos de pesquisa aplicada, enquanto profissionais podem apresentar ferramentas comerciais ou internas que trouxeram ganhos de produtividade e/ou qualidade a processos de desenvolvimento de software.

Datas Importantes

Registro de artigo (submissão de resumo):10 de maio de 2024
Submissão de artigo e vídeo:17 de maio de 2024
Notificação da aceitação final:28 de junho de 2024
Prazo para entrega da versão final:05 de julho de 2024

Preparação e Submissão do Artigo/Vídeo

Convidamos autores a enviarem artigos descrevendo ferramentas de apoio a diversos aspectos e necessidades relacionados aos tópicos de interesse e temas listados na chamada de trabalhos da Trilha de Pesquisa do SBES, incluindo ferramentas que apoiem:
  • Atividades do processo de desenvolvimento de software (especificação, design e implementação, validação e verificação, e evolução);
  • Atividades de apoio ao processo de desenvolvimento de software (e.g., gestão de projetos e gerência de configuração);
  • Pesquisa em Engenharia de Software (e.g., condução de estudos experimentais ou revisões sistemáticas da literatura).
Cada submissão consiste em um artigo acompanhado por um vídeo de demonstração da ferramenta. A submissão de trabalhos deve estar em conformidade com as seguintes instruções de envio e formatação:
  • O artigo deve ser original e não estar submetido ou ter sido publicado em outros veículos acadêmicos.
  • O artigo deve incluir claramente:
    • Descrição da motivação/problema abordado pela ferramenta;
    • Descrição das principais funcionalidades e potenciais usuários da ferramenta;
    • Exemplo de uso e capturas de tela ilustrando a interface da ferramenta (quando aplicável);
    • Descrição da arquitetura da ferramenta, seus componentes principais e suas interfaces;
    • Uma breve comparação com ferramentas relacionadas existentes; e
    • Tipo de licença de software.
  • Os artigos devem ser formatados de acordo com o formato de 2 colunas para artigos de conferência da ACM (ACM_SigConf), disponível em https://www.acm.org/publications/proceedings-template. Usuários de LaTeX devem utilizar a classe acmart.cls fornecida no modelo, com o formato de conferência habilitado no preâmbulo do documento:

    \documentclass[sigconf]{acmart}


    Os(as) autores(as) devem utilizar o estilo bibliográfico ACM-Reference-Format.bst disponível no template:


    \bibliographystyle{ACM-Reference-Format}


    Logo após a seção de Conclusão, deve ser incluída uma seção não-numerada intitulada “Disponibilidade dos Artefatos”:


    \section*{Disponibilidade dos Artefatos}


  • Os artigos devem ter no máximo 6 (seis) páginas, incluindo figuras (em boa qualidade), tabelas, apêndices e agradecimentos, e até 1 (uma) página adicional para referências. Os artigos podem ser escritos em português ou inglês. Artigos em português também devem incluir um resumo em inglês. Os artigos devem ser submetidos em Adobe Portable Document Format (PDF).
  • Um link para um vídeo de demonstração com alta resolução com áudio descrevendo os passos (os detalhes da funcionalidade da ferramenta devem estar claramente visíveis) DEVE constar no final do resumo do artigo. O vídeo de demonstração deve ter duração de três a cinco minutos e deve mostrar o uso da ferramenta, destacando suas principais contribuições. O vídeo deve também fornecer uma visão geral da ferramenta, seus objetivos e usuários em potencial, além das principais características e resultados.
  • O vídeo de demonstração deve ser hospedado em um local com armazenamento permanente (repositórios digitais preservados, como zenodo.org, figshare.com, www.softwareheritage.org, osf.io). Encoraja-se também hospedar uma versão do vídeo em plataformas de streaming (por exemplo, YouTube, Vimeo) para facilitar a visualização dos revisores e do público em geral.
  • Os autores são fortemente incentivados a tornar o código e os conjuntos de dados de suas ferramentas acadêmicas de código aberto e fornecer um URL para eles com a submissão. Mais uma vez, deve-se dar preferência ao uso de repositórios digitais preservados (zenodo.org, figshare.com, www.softwareheritage.org, etc.). Para o caso de ferramentas internas, autores são aconselhados a proverem uma explicação clara das razões para manter a ferramenta proprietária ao invés de open source.
  • A demonstração deve apresentar a ferramenta com áudio no mesmo idioma em que o artigo foi escrito.
  • A Trilha de Ferramentas usará o modelo de revisão cega ("single-blind") e, portanto, as identidades dos autores devem aparecer nos materiais enviados.
  • Os artigos devem ser submetidos eletronicamente por meio do JEMS 3.
Submissões que não incluam um artigo E um vídeo de demonstração, que não estejam em conformidade com o formato de envio necessário, que estejam fora do escopo da trilha ou que tenham sido submetidos ou publicados em qualquer outro fórum (conferência ou revista), serão rejeitadas sem revisão e os coordenadores do(s) outro(s) fóruns serão notificados. Todos os outros trabalhos serão revisados por pelo menos três membros do comitê do programa.

Sobre o uso de IA (Inteligência Artificial) ou tecnologias assistidas por IA em trabalhos de pesquisa

Ao submeterem trabalhos ao SBES 2024, os autores reconhecem que estão em conformidade com a política de uso de IA Generativa, baseada nas políticas existentes propostas pela IEEE, ACM, e Springer.
É proibido:
  • Listar ferramentas e tecnologias de IA Generativa, como o ChatGPT, como autores de trabalhos.
  • Utilizar textos ou seções integralmente produzidos por ferramentas de IA generativa.
É permitido (com menção explícita nos agradecimentos):
  • Utilizar ferramentas de IA generativa para criar partes do conteúdo, com menção nos agradecimentos do artigo indicando o que foi gerado e qual ferramenta foi utilizada. É importante verificar os termos de uso da ferramenta, ficando tal verificação sob responsabilidade dos autores do artigo. Por exemplo, nos agradecimentos: ChatGPT foi utilizado para gerar o primeiro parágrafo da Seção 3 e para gerar a Tabela 3.2.
É permitido (sem necessidade de menção):
  • Usar IA ou tecnologias assistidas por IA para melhorar a qualidade das imagens em relação ao contraste e clareza; e
  • Utilizar ferramentas de IA generativa para editar e melhorar a qualidade do seu texto existente (de forma semelhante a um assistente como o Grammarly para melhorar a ortografia, gramática, pontuação, clareza, engajamento).

Critérios de avaliação

Cada submissão será analisada de acordo com os critérios de avaliação abaixo:
  • a relevância da ferramenta proposta para o público do SBES;
  • a novidade/originalidade da ferramenta e como ela se relaciona com esforços anteriores da indústria ou da academia;
  • a qualidade da apresentação da ferramenta no artigo e no vídeo associado; e
  • o grau em que considera a literatura relevante.

Informações Gerais

A aceitação do trabalho implica em pelo menos um autor se inscrever e participar do SBES 2024 para apresentar o artigo e a ferramenta. A apresentação do artigo e a demonstração da ferramenta são obrigatórias para todas as ferramentas aceitas. Demonstrações de ferramentas devem ser ao vivo e os vídeos de demonstração enviados NÃO devem ser usados. O formato e o horário das apresentações serão anunciados posteriormente.

Organização

Coordenação do Comitê de Programa
Monalessa Barcellos (UFES, Brasil)
Ivan Machado (UFBA, Brasil)