Qualitative Analysis for the Impact of Accounting for Special Methods in Object-Oriented Class Cohesion Measurement
Notice bibliographique
Résumé
Abstract — Class cohesion is a key object-oriented software quality attribute. It refers to the degree of relatedness of class attributes and methods. Several class cohesion metrics are proposed in the literature. However, the impact of considering the special methods (i.e., constructors, destructors, and access and delegation methods) in cohesion calculation is not thoroughly theoretically studied for most of the existing cohesion metrics. An incorrect determination of whether to include or exclude the special methods in cohesion measurement can lead to improper refactoring decisions according to the misleading class cohesion values that are obtained. In this paper, we qualitatively analyze the impact of including or excluding the special methods in cohesion measurement on the values that are obtained by applying 19 popular class cohesion metrics. The study is based on analyzing the definitions and formulas that are proposed for the metrics. The results show that including/excluding special methods has a considerable effect on the cohesion values that are obtained and that this effect varies from one metric to another. The study shows the importance of considering the types of methods that must be accounted for when proposing a cohesion metric. Index Terms — object-oriented design, class quality, class cohesion, cohesion metric, special methods. I.
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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 | 0,014 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».