Revisiting Class Cohesion: An empirical investigation on several systems.
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.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle