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Enregistrement W1995653819 · doi:10.1109/msr.2013.6624021

Understanding the evolution of Type-3 clones: An exploratory study

2013· article· en· W1995653819 sur OpenAlexaff
Ripon K. Saha, Chanchal K. Roy, Kevin A. Schneider, Dewayne E. Perry

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésclone (Java method)Type (biology)BiologyComputer scienceProgramming languageGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the evolution of clones is important both for understanding the maintenance implications of clones and building a robust clone management system. To this end, researchers have already conducted a number of studies to analyze the evolution of clones, mostly focusing on Type-1 and Type-2 clones. However, although there are a significant number of Type-3 clones in software systems, we know a little how they actually evolve. In this paper, we perform an exploratory study on the evolution of Type-1, Type-2, and Type-3 clones in six open source software systems written in two different programming languages and compare the result with a previous study to better understand the evolution of Type-3 clones. Our results show that although Type-3 clones are more likely to change inconsistently, the absolute number of consistently changed Type-3 clone classes is higher than that of Type-1 and Type-2. Type-3 clone classes also have a lifespan similar to that of Type-1 and Type-2 clones. In addition, a considerable number of Type-1 and Type-2 clones convert into Type-3 clones during evolution. Therefore, it is important to manage type-3 clones properly to limit their negative impact. However, various automated clone management techniques such as notifying developers about clone changes or linked editing should be chosen carefully due to the inconsistent nature of Type-3 clones.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,187 · 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'étudeObservationnel
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

Citations37
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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