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Enregistrement W2114836483 · doi:10.1002/smr.421

Identification of behavioural and creational design motifs through dynamic analysis

2009· article· en· W2114836483 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Software Maintenance and Evolution Research and Practice · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Research
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentification (biology)Visitor patternComputer scienceJavaProgram comprehensionSoftware engineeringConstraint (computer-aided design)SoftwareTheoretical computer scienceProgramming languageEngineeringSoftware system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Design patterns offer design motifs, solutions to object‐oriented design problems. Design motifs lead to well‐structured designs and thus are believed to ease software maintenance. However, after use, they are often ‘lost’ and are consequently of little help during program comprehension and other maintenance activities. Therefore, several works proposed design pattern identification approaches to recover occurrences of the motifs. These approaches mainly used the structure and organization of classes as input. Consequently, they have a low precision when considering behavioural and creational motifs, which pertain to the assignment of responsibilities and the collaborations among objects at runtime. We propose MoDeC, an approach to describe behavioural and creational motifs as collaborations among objects in the form of scenario diagrams. We identify these motifs using dynamic analysis and constraint programming. Using a proof‐of‐concept implementation of MoDeC and different scenarios for five other Java programs and Builder , Command , and Visitor , we show that MoDeC has a better precision than the state‐of‐the‐art static approaches. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,299 · 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