Source code comprehension strategies and metrics to predict comprehension effort in software maintenance and evolution tasks - an empirical study with industry practitioners
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this research was to assess the consistency of source code comprehension strategies and comprehension effort estimation metrics, such as LOC, across different types of modification tasks in software maintenance and evolution. We conducted an empirical study with software development practitioners using source code from a small paint application written in Java, along with four semantics-preserving modification tasks (refactoring, defect correction) and four semantics-modifying modification tasks (enhancive and modification). Each task has a change specification and corresponding source code patch. The subjects were asked to comprehend the original source code and then judge whether each patch meets the corresponding change specification in the modification task. The subjects recorded the time to comprehend and described the comprehension strategies used and their reason for the patch judgments. The 24 subjects used similar comprehension strategies. The results show that the comprehension strategies and effort estimation metrics are not consistent across different types of modification tasks. The recorded descriptions indicate the subjects scanned through the original source code and the patches when trying to comprehend patches in the semantics-modifying tasks while the subjects only read the source code of the patches in semantics-preserving tasks. An important metric for estimating comprehension efforts of the semantics-modifying tasks is the Code Clone Subtracted from LOC(CCSLOC), while that of semantics-preserving tasks is the number of referred variables.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».