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Enregistrement W2109436601 · doi:10.1109/csmr.2012.19

Understanding Structural Complexity Evolution: A Quantitative Analysis

2012· article· en· W2109436601 sur OpenAlexfundno aff
Antonio Terceiro, Manoel Mendonça, Christina Chávez, Daniela S. Cruzes

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésCommitStructural complexityMaintainabilityComputer scienceSoftware evolutionVariation (astronomy)Programming complexitySoftwareComplexity managementSource codeSoftware developmentData scienceSoftware engineeringDatabaseSoftware constructionArtificial intelligenceBusinessProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: An increase in structural complexity makes the source code of software projects more difficult to understand, and consequently more difficult and expensive to maintain and evolve. Knowing the factors that influence structural complexity helps developers to avoid the effects of higher levels of structural complexity on the maintainability of their projects. Aims: This paper investigates factors that might influence the evolution of structural complexity. Method: We analyzed the source code repositories of 5 free/open source software projects, with commits as experimental units. For each commit we measured the structural complexity variation it caused, the experience of the developer who made the commit, the size variation caused by the commit, and the change diffusion of the commit. Commits that increased structural complexity were analyzed separately from commits that decreased structural complexity, since they represent activities of distinct natures. Results: Change diffusion was the most influential among the factors studied, followed by size variation and developer experience, system growth was not necessarily associated with complexity increase, all the factors we studied influenced at least two projects, different projects were affected by different factors, and the factors that influenced the increase in structural complexity were usually not the same that influenced the decrease. Conclusions: All the factors explored in this study should be taken into consideration when analysing structural complexity evolution. However, they do not fully explain the structural complexity evolution in the studied projects: this suggests that qualitative studies are needed in order to better understand structural complexity evolution and identify other factors that must be included in future quantitative analysis.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0080,004
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,262
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,097 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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