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Enregistrement W2066455950 · doi:10.1109/tse.2015.2448531

Assessing the Refactorability of Software Clones

2015· article· en· W2066455950 sur OpenAlexaff
Nikolaos Tsantalis, Davood Mazinanian, Giri Panamoottil Krishnan

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Software Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Research
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCode refactoringComputer scienceclone (Java method)MaintainabilityProgramming languageSoftware maintenanceCode (set theory)Software evolutionCloning (programming)Source codeSoftwareSoftware systemSoftware engineeringSet (abstract data type)Software constructionBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The presence of duplicated code in software systems is significant and several studies have shown that clones can be potentially harmful with respect to the maintainability and evolution of the source code. Despite the significance of the problem, there is still limited support for eliminating software clones through refactoring, because the unification and merging of duplicated code is a very challenging problem, especially when software clones have gone through several modifications after their initial introduction. In this work, we propose an approach for automatically assessing whether a pair of clones can be safely refactored without changing the behavior of the program. In particular, our approach examines if the differences present between the clones can be safely parameterized without causing any side-effects. The evaluation results have shown that the clones assessed as refactorable by our approach can be indeed refactored without causing any compile errors or test failures. Additionally, the computational cost of the proposed approach is negligible (less than a second) in the vast majority of the examined cases. Finally, we perform a large-scale empirical study on over a million clone pairs detected by four different clone detection tools in nine open-source projects to investigate how refactorability is affected by different clone properties and tool configuration options. Among the highlights of our conclusions, we found that (a) clones in production code tend to be more refactorable than clones in test code, (b) clones with a close relative location (i.e., same method, type, or file) tend to be more refactorable than clones in distant locations (i.e., same hierarchy, or unrelated types), (c) Type-1 clones tend to be more refactorable than the other clone types, and (d) clones with a small size tend to be more refactorable than clones with a larger size.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations86
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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