Revisiting Class Cohesion: An empirical investigation on several systems.
Notice bibliographique
Résumé
Class cohesion is considered as one of most important object-oriented software attributes.Cohesion refers to the degree of relatedness between members in a class.High cohesion is a desirable property of classes.Several metrics have been proposed in literature in order to measure class cohesion in object-oriented systems.They capture class cohesion in terms of connections between members within a class.Most of these metrics have been experimented and widely discussed.They do not take into account some characteristics of classes as stated in several papers.We present, in this paper, an extention of the cohesion metric we proposed in a previous work.We introduce a new cohesion criterion based on common objects parameters.Our main goal in this work was: (1) to demonstrate, by analyzing many real systems that the introduced criterion is statistically significant and, (2) to validate our approach for class cohesion assessment by exploring empirically the relationship that may exist between our new cohesion metric and coupling.We developed a cohesion measurement tool for Java programs and performed an empirical study on several systems.The selected test systems vary in size and domain.The obtained results demonstrate that: (1) the new class cohesion metric captures several additional pairs of related methods and (2) there exists a significant correlation between the new cohesion metric and coupling.
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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 | 0,011 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».