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Enregistrement W1508590353 · doi:10.1002/smr.1597

An empirical study of faults in late propagation clone genealogies

2013· article· en· W1508590353 sur OpenAlexaffabout
Liliane Barbour, Foutse Khomh, Ying Zou

Notice bibliographique

RevueJournal of Software Evolution and Process · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Research
Établissements canadiensPolytechnique MontréalQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésclone (Java method)CommitSoftware evolutionBiologySoftwareComputer scienceSoftware systemGeneticsProgramming languageGeneDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY Two similar code segments, or clones, form a clone pair within a software system. The changes to the clones over time create a clone evolution history. In this work, we study late propagation, a specific pattern of clone evolution. In late propagation, one clone in a clone pair is modified, causing the clone pair to diverge. The code segments are then reconciled in a later commit. Existing work has established late propagation as a clone evolution pattern and suggested that the pattern is related to a high number of faults. In this study, we examine the characteristics of late propagation in three long‐lived software systems using theSimian( Simon Harris, Victoria, Australia, http://www.harukizaemon.com/simian ),CCFinder, andNiCad(Software Technology Laboratory, Queen's University, Kingston, ON, Canada) clone detection tools. We define eight types of late propagation and compare them to other forms of clone evolution. Our results not only verify that late propagation is more harmful to software systems but also establish that some specific types of late propagations are more harmful than others. Specifically, two types are most risky: (1) when a clone experiences diverging changes and then a reconciling change without any modification to the other clone in a clone pair; and (2) when two clones undergo a diverging modification followed by a reconciling change that modifies both the clones in a clone pair. We also observe that the reconciliation in the former case is more prone to faults than in the latter case. We determine that the size of the clones experiencing late propagation has an effect on the fault proneness of specific types of late propagation genealogies. Lastly, we cannot report a correlation between the delay of the propagation of changes and its faults, as the fault proneness of each delay period is system dependent. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,075
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,075
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,297 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations52
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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