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Enregistrement W2088067768 · doi:10.1109/icsme.2014.116

Studying the Impact of Developer Communication on the Quality and Evolution of a Software System: A Doctoral Dissertation Retrospective

2014· article· en· W2088067768 sur OpenAlexaff
Nicolas Bettenburg

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoftware developmentComputer scienceSoftware peer reviewSoftware qualitySoftware engineeringSoftware constructionPersonal software processSocial software engineeringSoftware development processTeam software processPackage development processSoftware evolutionSoftware analyticsSoftware systemSoftwareProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Software development is a largely collaborative effort, of which the actual encoding of program logic in source code is a relatively small part. Software developers have to collaborate effectively and communicate with their peers in order to avoid coordination problems. To date, little is known how developer communication during software development activities impacts the quality and evolution of a software. In the doctoral thesis presented to this symposium, we introduce and evaluate tools and techniques to recover communication data from traces of the software development activities that are recorded in software repositories. Using this data, we present a study on the impact of developer communication on the quality and evolution of the software through a tiered study. Among the highlights of the presented dissertation, we find that communication between developers stands in a direct relationship to the quality of the software. In addition, we find that communication between developers plays a important role in maintaining a healthy contribution management process, which is one of the key factors to the successful evolution of the software. Our dissertation illustrates that software development is an intricate and complex process, which is strongly influenced by the social interactions between the stakeholders involved in the development activities. A traditional view based solely on technical aspects of software development such as source code size and complexity, while valuable, limits our understanding of software development activities. The presented research consists of a first step towards gaining a more holistic view on software development activities.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 GPT0,351
Écart entre enseignants0,303 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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