Analyzing the impact of antipatterns on change-proneness using fine-grainde source code changes
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
Antipatterns are poor solutions to design and implementation problems which are claimed to make object oriented systems hard to maintain. Our recent studies showed that classes with antipatterns change more frequently than classes without antipatterns. In this paper, we detail these analyses by taking into account fine-grained source code changes (SCC) extracted from 16 Java open source systems. In particular we investigate: whether classes with antipatterns are more change-prone (in terms of SCC) than classes without, (2) whether the type of antipattern impacts the change-proneness of Java classes, and (3) whether certain types of changes are performed more frequently in classes affected by a certain antipattern. Our results show that: 1) the number of SCC performed in classes affected by antipatterns is statistically greater than the number of SCC performed in classes with no antipattern, 2) classes participating in the three antipatterns Complex Class, Spaghetti Code, and SwissArmyKnife are more change-prone than classes affected by other antipatterns, and 3) certain types of changes are more likely to be performed in classes affected by certain antipatterns, such as API changes are likely to be performed in classes affected by the Complex Class, Spaghetti Code, and SwissArmyKnife antipatterns.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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