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Enregistrement W1973501456 · doi:10.5555/2820282.2820297

Code, camera, action: how software developers document and share program knowledge using YouTube

2015· article· en· W1973501456 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.

Notice bibliographique

RevueInternational Conference on Program Comprehension · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Source Software Innovations
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocumentationComputer scienceSoftwareWorld Wide WebSoftware documentationReputationPersonaSoftware developmentKnowledge sharingSet (abstract data type)Code (set theory)Software engineeringMultimediaHuman–computer interactionKnowledge managementSoftware development process

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Creating documentation is a challenging task in software engineering and most techniques involve the laborious and sometimes tedious job of writing text. This paper explores an alternative to traditional text-based documentation, the screen-cast, which captures a developer's screen while they narrate how a program or software tool works. We conducted a study to investigate how developers produce and share developer-focused screen casts using the You Tube social platform. First, we identified and analyzed a set of development screen casts to determine how developers have adapted to the medium to meet the demands of development-related documentation needs. We also explored the techniques and strategies used for sharing software knowledge. Second, we interviewed screen cast producers to understand their motivations for creating screen casts, and to uncover the perceived benefits and challenges in producing code-focused videos. Our findings reveal that video is a useful medium for communicating program knowledge between developers, and that developers build their online personas and reputation by sharing videos through social channels.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,223
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,177 · 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