Understanding Structural Complexity Evolution: A Quantitative Analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».