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Enregistrement W2116595917 · doi:10.1109/csmr.2008.4493313

On the Maintainability of Aspect-Oriented Software: A Concern-Oriented Measurement Framework

2008· article· en· W2116595917 sur OpenAlexaff
Eduardo Figueiredo, Cláudio Sant’Anna, Alessandro Garcia, Thiago Tonelli Bartolomei, Walter Cazzola, Alessandro Marchetto

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorEuropean Commission
Mots-clésMaintainabilityTerminologyAspect-oriented programmingComputer scienceGeneralitySoftware engineeringProcess (computing)Modularity (biology)Software maintenanceRisk analysis (engineering)SoftwareProcess managementManagement scienceSoftware developmentProgramming languageEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aspect-oriented design needs to be systematically assessed with respect to modularity flaws caused by the realization of driving system concerns, such as tangling, scattering, and excessive concern dependencies. As a result, innovative concern metrics have been defined to support quantitative analyses of concern's properties. However, the vast majority of these measures have not yet being theoretically validated and managed to get accepted in the academic or industrial settings. The core reason for this problem is the fact that they have not been built by using a clearly-defined terminology and criteria. This paper defines a concern-oriented framework that supports the instantiation and comparison of concern measures. The framework subsumes the definition of a core terminology and criteria in order to lay down a rigorous process to foster the definition of meaningful and well-founded concern measures. In order to evaluate the framework generality, we demonstrate the framework instantiation and extension to a number of concern measures suites previously used in empirical studies of aspect-oriented software maintenance.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0190,010
Études des sciences et des technologies0,0020,008
Communication savante0,0070,010
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations74
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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