Near-miss software clones in open source games: An empirical study
Notice bibliographique
Résumé
Developers tend to reuse source code by copy/paste. This form of reuse introduces code clones to software systems. Cloning in games can happen in different levels of granularity. The extreme case is known as Game Clone where the complete project is being cloned, e.g., by making a new independent branch which the original game's source code constitutes the seed for the new branch. Although it has been more than two decades since research on code clones started, various characteristics of cloning in open source games has not been studied. Therefore, there is no specific evidence on status of cloning e.g., dominant clone type in games. In this paper, we present an empirical study on code cloning in open source games by applying a state of the art clone detector, NiCad, and a clone visualization and analysis tool, VisCad. We identify both exact and near-miss clones from more than twenty open source C, Java and Python-based games, such as Jake2, Duo, Hexen2, jChess and OpenRPG from five different categories. Furthermore, we analyze a set of metrics for code clones in several different dimensions, including language, category, clone density and clone location to answer six essential research questions about the current status of cloning in open source games. Our research illustrates that cloning happens not only at inter-project level but also intra-project, specifically in First Person Shooter games developed using C (Type-1 50% clones). Such observation concretely shows the necessity of adopting clone management systems for game development.
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 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 | 0,008 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».