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Enregistrement W2097056679 · doi:10.1145/1985793.1986031

Build system maintenance

2011· article· en· W2097056679 sur OpenAlexaff
Shane McIntosh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoftware maintenanceComputer scienceCodebaseSoftware engineeringOverhead (engineering)Source codeSoftware developmentLegacy systemDeliverableRestructuringSoftwareSystems engineeringOperating systemEngineeringBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The build system, i.e., the infrastructure that converts source code into deliverables, plays a critical role in the development of a software project. For example, developers rely upon the build system to test and run their source code changes. Without a working build system, development progress grinds to a halt, as the source code is rendered useless. Based on experiences reported by developers, we conjecture that build maintenance for large software systems is considerable, yet this maintenance is not well understood. A firm understanding of build maintenance is essential for project managers to allocate personnel and resources to build maintenance tasks effectively, and reduce the build maintenance overhead on regular development tasks, such as fixing defects and adding new features. In our work, we empirically study build maintenance in one proprietary and nine open source projects of different sizes and domain. Our case studies thus far show that: (1) similar to Lehman's first law of software evolution, build system specifications tend to grow unless effort is invested into restructuring them, (2) the build system accounts for up to 31% of the code files in a project, and (3) up to 27% of development tasks that change the source code also require build maintenance. Currently, we are working on identifying concrete measures that projects can take to reduce the build maintenance overhead.

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)0,046
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,012

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,203 · 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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