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Enregistrement W1997670024 · doi:10.1155/2013/276105

Extension of Object-Oriented Metrics Suite for Software Maintenance

2013· article· en· W1997670024 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

RevueISRN Software Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaintainabilityComputer scienceSoftware metricSuiteSoftware maintenanceSet (abstract data type)Measure (data warehouse)Data miningClass (philosophy)Programming complexitySoftwareObject-oriented programmingSoftware systemSoftware engineeringSoftware constructionArtificial intelligenceProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Software developers require information to understand the characteristics of systems, such as complexity and maintainability. In order to further understand and determine characteristics of object-oriented (OO) systems, this paper describes research that identifies attributes that are valuable in determining the difficulty in implementing changes during maintenance, as well as the possible effects that such changes may produce. A set of metrics are proposed to quantify and measure these attributes. The proposed complexity metrics are used to determine the difficulty in implementing changes through the measurement of method complexity, method diversity, and complexity density. The paper establishes impact metrics to determine the potential effects of making changes to a class and dependence metrics that are used to measure the potential effects on a given class resulting from changes in other classes. The case study shows that the proposed metrics provide additional information not sufficiently provided by the related existing OO metrics. The metrics are also found to be useful in the investigation of large systems, correlating with project outcomes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,225 · 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