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Enregistrement W1867551913 · doi:10.1109/icst.2015.7102602

Prioritizing Manual Test Cases in Traditional and Rapid Release Environments

2015· article· en· W1867551913 sur OpenAlexafffund
Hadi Hemmati, Zhihan Fang, Mika Mäntylä

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Testing and Debugging Techniques
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesMitacsAalto-YliopistoUniversity of Manitoba
Mots-clésComputer sciencePrioritizationTest suiteAgile software developmentUnit testingCode coverageRanking (information retrieval)Test caseTest (biology)Reliability engineeringTest Management ApproachWhite-box testingRegression testingTest scriptSoftware engineeringSoftwareSoftware systemMachine learningOperating systemEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Test case prioritization is one of the most practically useful activities in testing, specially for large scale systems. The goal is ranking the existing test cases in a way that they detect faults as soon as possible, so that any partial execution of the test suite detects maximum number of defects for the given budget. Test prioritization becomes even more important when the test execution is time consuming, e.g., manual system tests vs. automated unit tests. Most existing test case prioritization techniques are based on code coverage, which requires access to source code. However, manual testing is mainly done in a black- box manner (manual testers do not have access to the source code). Therefore, in this paper, we first examine the existing test case prioritization techniques and modify them to be applicable on manual black-box system testing. We specifically study a coverage- based, a diversity-based, and a risk driven approach for test case prioritization. Our empirical study on four older releases of Mozilla Firefox shows that none of the techniques are strongly dominating the others in all releases. However, when we study nine more recent releases of Firefox, where the development has been moved from a traditional to a more agile and rapid release environment, we see a very signifiant difference (on average 65% effectiveness improvement) between the risk-driven approach and its alternatives. Our conclusion, based on one case study of 13 releases of an industrial system, is that test suites in rapid release environments, potentially, can be very effectively prioritized for execution, based on their historical riskiness; whereas the same conclusions do not hold in the traditional software development environments.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations64
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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