Reading Beside the Lines: Indentation as a Proxy for Complexity Metric
Notice bibliographique
Résumé
Maintainers face the daunting task of wading through a collection of both new and old revisions, trying to ferret out revisions which warrant personal inspection. One can rank revisions by size/lines of code (LOC), but often, due to the distribution of the size of changes, revisions will be of similar size. If we can't rank revisions by LOC perhaps we can rank by Halstead's and McCabe's complexity metrics? However, these metrics are problematic when applied to code fragments (revisions) written in multiple languages: special parsers are required which may not support the language or dialect used; analysis tools may not understand code fragments. We propose using the statistical moments of indentation as a lightweight, language independent, revision/diff friendly metric which actually proxies classical complexity metrics. We have extensively evaluated our approach against the entire CVS histories of the 278 of the most popular and most active SourceForge projects. We found that our results are linearly correlated and rank-correlated with traditional measures of complexity, suggesting that measuring indentation is a cheap and accurate proxy for code complexity of revisions. Thus ranking revisions by the standard deviation and summation of indentation will be very similar to ranking revisions by complexity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».