A case study using the round-trip strategy for state-based class testing
Notice bibliographique
Résumé
A number of strategies have been proposed for state-based class testing. An important proposal made by Chow (1978), that was subsequently adapted by Binder (1999), consists in deriving test sequences covering all round-trip paths in a finite state machine (FSMs). Based on a number of (rather strong) assumptions, and for traditional FSMs, it can be demonstrated that all operation and transfer errors in the implementation can be uncovered. Through experimentation, this paper investigates this strategy when used in the context of UML statecharts. Based on a set of mutation operators proposed for object-oriented code we seed a significant number of faults in an implementation of a specific container class. We then investigate the effectiveness of four test teams at uncovering faults, based on the round-trip path strategy, and analyze the faults that seem to be difficult to detect. Our main conclusion is that the round-trip path strategy is reasonably effective at detecting faults (87% average as opposed to 69% for size-equivalent, random test cases) but that a significant number of faults can only exhibit a high detection probability by augmenting the round-trip strategy with a traditional black-box strategy such as category-partition testing. This increases the number of test cases to run -and therefore the cost of testing- and a cost-benefit analysis weighting the increase of testing effort and the likely gain in fault detection is necessary.
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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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».