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Enregistrement W115256144 · doi:10.11575/prism/35560

Connectivity of co-changed method groups: a case study on open source systems

2012· article· en· W115256144 sur OpenAlexaff
Manishankar Mondal, Chanchal K. Roy, Kevin A. Schneider

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceJavaSource codeSource lines of codeCloning (programming)Open source softwareSoftware developmentSoftware maintenanceSoftware engineeringSoftwareSoftware systemOpen sourceCoding (social sciences)Code reviewCodebaseProgramming languageStatic program analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Software maintenance is an important and challenging phase of the software development life cycle because changes during this phase without proper awareness of dependencies among program modules can introduce faults in the software system. There is also a common intuition that cloned code introduces additional software maintenance challenges and difficulties. To support successful accomplishment of maintenance activities we consider two issues: (i) identifying coding characteristics that cause high source code modifications, and (ii) guidance for minimizing source code modifications. Focusing on these two issues we investigated the effects of method sharing (among different functionality) on method co-changeability and source code modifications. We proposed and empirically evaluated two metrics, (i) COMS (Co-changeability of Methods), and (ii) CCMS (Connectivity of Co-changed Method Groups). COMS measures the extent to which a method co-changes with other methods. CCMS quantifies the extent to which a particular functionality in a software system is connected with other functionality in that system. In other words CCMS measures the intensity of method sharing among different functionality or tasks (defined later). We investigated the impact of CCMS on COMS and source code modifications. Our comprehensive study on hundreds of revisions of six open source subject systems covering three programming languages (Java, C and C#) suggests that - (i) higher CCMS causes higher COMS as well as increased source code modifications, (ii) COMS in the cloned regions of a software system is negligible as compared to the COMS in the non-cloned regions, and (iii) in-spite of some issues (described later) cloning can be a possible way to reduce CCMS.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,251 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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