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Enregistrement W2151187574 · doi:10.1109/tse.2004.1274044

An empirical study of open-source and closed-source software products

2004· article· en· W2151187574 sur OpenAlexafffund
Jack Paulson, Giancarlo Succi, Armin Eberlein

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Software Engineering · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Source Software Innovations
Établissements canadiensGeneral Dynamics (Canada)
Organismes subventionnairesUniversity of Calgary
Mots-clésComputer scienceOpen sourceEmpirical researchOpen source softwareMetric (unit)SoftwareModular designSoftware developmentSoftware engineeringEmpirical evidenceCreativityData scienceKnowledge managementMarketingProgramming languageStatisticsBusinessMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We describe an empirical study of open-source and closed-source software projects. The motivation for this research is to quantitatively investigate common perceptions about open-source projects, and to validate these perceptions through an empirical study. We investigate the hypothesis that open-source software grows more quickly, but does not find evidence to support this. The project growth is similar for all the projects in the analysis, indicating that other factors may limit growth. The hypothesis that creativity is more prevalent in open-source software is also examined, and evidence to support this hypothesis is found using the metric of functions added over time. The concept of open-source projects succeeding because of their simplicity is not supported by the analysis, nor is the hypothesis of open-source projects being more modular. However, the belief that defects are found and fixed more rapidly in open-source projects is supported by an analysis of the functions modified. We find support for two of the five common beliefs and conclude that, when implementing or switching to the open-source development model, practitioners should ensure that an appropriate metrics collection strategy is in place to verify the perceived benefits.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,121
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesScience ouverte
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 enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,121
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,259 · 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.

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

Citations317
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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