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Enregistrement W1929161383 · doi:10.1002/smr.1659

An empirical study of the effect of file editing patterns on software quality

2014· article· en· W1929161383 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Software Evolution and Process · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Research
Établissements canadiensPolytechnique MontréalQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceComputer fileFile formatSoftwareData fileWorld Wide WebDatabaseOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Developers might follow different file editing patterns when handling change requests. Existing research has warned the community about the potential negative impacts of some file editing patterns on software quality. However, very few studies have provided quantitative evidence to support these claims. In this paper, we propose four metrics to identify four file editing patterns: concurrent editing pattern, parallel editing pattern, extended editing pattern, and interrupted editing pattern. Our empirical study on three open source projects shows that 90% (i.e. 1935 out of 2140) of files exhibit at least one file editing pattern. More specifically (1) files that are edited concurrently by many developers are 1.8 times more likely to experience future bugs than files that are not concurrently edited; (2) files edited in parallel with too many other files by the same developer are 2.9 times more likely to exhibit future bugs than files individually edited; (3) files edited over an extended period of time are 1.9 times more likely to experience future bugs than other files; and (4) files edited with long interruptions have 2.0 times more future bugs than other files. We also observe that the likelihood of future bugs in files experiencing all the four file editing patterns is 3.9 times higher than in files that are never involved in any of the four patterns. We further investigate factors impacting the occurrence of these file editing patterns along three dimensions: the ownership of files, the type of change requests in which the files were involved, and the initial code quality of the files. Results show that a file with a major owner is 0.6 times less likely to exhibit the concurrent editing pattern than files without major owners. Files with bad code quality (e.g. high McCabe's complexity, high coupling between objects, and lack of cohesion) are more likely to experience the four editing patterns. By ensuring a clear ownership and improving code quality, the negative impact of the four patterns could be reduced. Overall, our findings could be used by software development teams to warn developers about risky file editing patterns. Copyright © 2014 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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil0,744

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,319 · 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