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Enregistrement W2127499986 · doi:10.1109/icsme.2014.47

How Developers' Collaborations Identified from Different Sources Tell Us about Code Changes

2014· article· en· W2127499986 sur OpenAlexaff
Sebastiano Panichella, Gabriele Bavota, Massimiliano Di Penta, Gerardo Canfora, Giuliano Antoniol

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Source Software Innovations
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBitTorrent trackerComputer scienceSource codeRelation (database)Identification (biology)Channel (broadcasting)Code (set theory)SoftwareComplement (music)World Wide WebData scienceSoftware engineeringTelecommunicationsDatabaseProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Written communications recorded through channels such as mailing lists or issue trackers, but also code co-changes, have been used to identify emerging collaborations in software projects. Also, such data has been used to identify the relation between developers' roles in communication networks and source code changes, or to identify mentors aiding newcomers to evolve the software project. However, results of such analyses may be different depending on the communication channel being mined. This paper investigates how collaboration links vary and complement each other when they are identified through data from three different kinds of communication channels, i.e., mailing lists, issue trackers, and IRC chat logs. Also, the study investigates how such links overlap with links mined from code changes, and how the use of different sources would influence (i) the identification of project mentors, and (ii) the presence of a correlation between the social role of a developer and her changes. Results of a study conducted on seven open source projects indicate that the overlap of communication links between the various sources is relatively low, and that the application of networks obtained from different sources may lead to different results.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0100,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations55
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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