An empirical study of faults in late propagation clone genealogies
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».