Semi-automating small-scale source code reuse via structural correspondence
Notice bibliographique
Résumé
Developers perform small-scale reuse tasks to save time and to increase the quality of their code, but due to their small scale, the costs of such tasks can quickly outweigh their benefits. Existing approaches focus on locating source code for reuse but do not support the integration of the located code within the developer's system, thereby leaving the developer with the burden of performing integration manually. This paper presents an approach that uses the developer's context to help integrate the reused source code into the developer's own source code. The approach approximates a theoretical framework (higher-order anti-unification modulo theories), known to be undecidable in general, to determine candidate correspondences between the source code to be reused and the developer's current (incomplete) system. This approach has been implemented in a prototype tool, called Jigsaw, that identifies and evaluates candidate correspondences greedily with respect to the highest similarity. Situations involving multiple candidate correspondences with similarities above a defined threshold are presented to the developer for resolution. Two empirical evaluations were conducted: an experiment comparing the quality of Jigsaw's results against suspected cases of small-scale reuse in an industrial system; and case studies with two industrial developers to consider its practical usefulness and usability issues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».