Overcoming the Prevalent Decomposition of Legacy Code
Notice bibliographique
Résumé
The potential benefits of advanced separation of concerns (ASOC) techniques are well known and many programmers find the idea of using them appealing. For new software engineering projects these modularization mechanisms offer guidelines of how to structure the system modules. But how can legacy systems profit from them? Code related to concerns not represented in the current modularization has to be carefully identified and extracted while preserving system integrity. This paper presents a refactoring tool that aids in the extraction of concerns that are ill-represented in the prevalent OOP decomposition 1. Mining for Concerns While contemporary modularization techniques such as OOP have proven to be successful, their approach of modularizing software systems according to a single concern is inherently insufficient and might not provide enough structure for developing complex systems [6, 7, 8]. Concerns not represented in the current system decomposition can decrease the code quality, as they have to be “pressed ” into the primary decomposition. We call such concerns hidden concerns (HCs). Code related to these concerns can show two symptoms of poor modularity: it can be scattered over the whole project or it can be tangled with other code. Code tangling is a state where lines related to different concerns are interwoven. ASOC techniques promise to overcome these problems by providing constructs to represent otherwise hidden concerns. However, regardless of which ASOC technique is used, software developers face the same problems when applying these paradigms to legacy systems: How to identify and extract the code related to a hidden concern? Due to the scattered nature of hidden concerns, searching for them in existing code is a non-trivial task.
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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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».