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Enregistrement W2092358306 · doi:10.1145/2577554.2577559

Genealogical insights into the facts and fictions of clone removal

2013· article· en· W2092358306 sur OpenAlexaff
Minhaz F. Zibran, Ripon K. Saha, Chanchal K. Roy, Kevin A. Schneider

Notice bibliographique

RevueACM SIGAPP Applied Computing Review · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésclone (Java method)Software maintenanceEmpirical researchComputer scienceSoftwareData scienceSoftware systemBiologyProgramming languageGeneticsStatisticsGeneMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clone management has drawn immense interest from the research community in recent years. It is recognized that a deep understanding of how code clones change and are refactored is necessary for devising effective clone management tools and techniques. This paper presents an empirical study based on the clone genealogies from a significant number of releases of nine software systems, to characterize the patterns of clone change and removal in evolving software systems. With a blend of qualitative analysis, quantitative analysis and statistical tests of significance, we address a number of research questions. Our findings reveal insights into the removal of individual clone fragments and provide empirical evidence in support of conventional clone evolution wisdom. The results can be used to devise informed clone management tools and techniques.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0030,025
Communication savante0,0040,016
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeSans objet
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

Citations10
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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