Analyzing the evolutionary history of the logical design of object-oriented software
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Today, most object-oriented software systems are developed using an evolutionary process model. Therefore, understanding the phases that the system's logical design has gone through and the style of their evolution can provide valuable insights in support of consistently maintaining and evolving the system, without compromising the integrity and stability of its architecture. In this paper, we present a method for analyzing the evolution of object-oriented software systems from the point of view of their logical design. This method relies on UMLDiff, a UML-structure differencing algorithm, which, given a sequence of UML class models corresponding to the logical design of a sequence of system code releases, produces a sequence of "change records" that describe the design-level changes between subsequent system releases. This change-records sequence is subsequently analyzed from the perspective of each individual system class, to produce the class-evolution profile, i.e., a class-specific change-records' sequence. Three types of longitudinal analyses - phasic, gamma, and optimal matching analysis - are applied to the class-evolution profiles to recover a high-level abstraction of distinct evolutionary phases and their corresponding styles and to identify class clusters with similar evolution trajectories. The recovered knowledge facilitates the overall understanding of system evolution and the planning of future maintenance activities. We report on one real-world case study evaluating our approach.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle