Java quality assurance by detecting code smells
Pourquoi ce travail est-il 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.
Prédiction distillée sur la base complète
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.
- Catégories candidates
- aucune
- Catégories consensuelles
- aucune
- Domaine
- Signal candidat: aucuneSignal consensuel: aucune
- Devis d'étude
- Signal candidat: Expérimental (laboratoire)Signal consensuel: aucune
- Genre
- Signal candidat: MéthodesSignal consensuel: aucune
- Score de désaccord entre enseignants
- 0,844
- Score d'incertitude au seuil
- 0,349
- Statut de validation
machine_predicted_unvalidated·codex-gemma-dda1882f352a
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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.
- Écart entre enseignants
- 0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
- Statut de validation
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
Résumé
Software inspection is a known technique for improving software quality. It involves carefully examining the code, the design, and the documentation of software and checking these for aspects that are known to be potentially problematic based on past experience. Code smells are a metaphor to describe patterns that are generally associated with bad design and bad programming practices. Originally, code smells are used to find the places in software that could benefit from refactoring. In this paper we investigate how the quality of code can be automatically assessed by checking for the presence of code smells and how this approach can contribute to automatic code inspection. We present an approach for the automatic detection and visualization of code smells and discuss how this approach can be used in the design of a software inspection tool. We illustrate the feasibility of our approach with the development of jCOSMO, a prototype code smell browser that detects and visualizes code smells in JAVA source code. Finally, we show how this tool was applied in a case study.
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La notice
- Revue
- Thématique
- Software Engineering Research
- Domaine
- Computer Science
- Établissements canadiens
- University of Victoria
- Organismes subventionnaires
- non disponible
- Mots-clés
- Code smellCode refactoringComputer scienceStatic program analysisSoftware qualitySoftware engineeringKPI-driven code analysisCode reviewSoftware visualizationCode (set theory)Program comprehensionSoftware inspectionSource codeSoftwareJavaProgramming languageSoftware developmentSoftware systemSoftware construction
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui