A Service Sharing Approach to Integrating Program Comprehension Tools
Notice bibliographique
Résumé
Software maintenance is the most time consuming and costly phase of the software development lifecycle. For every dollar spent on creating a new software system, nine dollars is spent on maintaining it throughout its useful life. By the late 1980s maintenance spending accounted for an estimated US$30 billion worldwide. Any activity that even minimally reduces maintenance efforts would yield significant cost savings within the software industry [3]. Tool support for maintainers has focused largely on providing assistance in activities related to program comprehension. The goal of these tools is to provide a rapid means for maintainers to understand large scale software systems. Most program comprehension tools have a specific strength or specialized application area [10] but are weak in other areas. No single tool exists that provides all the functionality and flexibility that most software maintainers need. For this reason, research attention has been focused on getting program comprehension tools to integrate with each other. In this paper we present a novel approach to facilitating integration among tools used by maintainers to assist in program comprehension. We start by showing that program comprehension tools have many similar characteristics. Taking full advantage of this fact, we outline how specially designed adapters and a domain ontology can be used together to allow these tools to integrate transparently with each other.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».