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Enregistrement W2153546999 · doi:10.1145/1189748.1189751

Representing concerns in source code

2007· article· en· W2153546999 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Software Engineering and Methodology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceSoftware engineeringSource codeTask (project management)SoftwareSeparation of concernsSoftware developmentSoftware systemCode (set theory)Programming languageSystems engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A software modification task often addresses several concerns . A concern is anything a stakeholder may want to consider as a conceptual unit, including features, nonfunctional requirements, and design idioms. In many cases, the source code implementing a concern is not encapsulated in a single programming language module, and is instead scattered and tangled throughout a system. Inadequate separation of concerns increases the difficulty of evolving software in a correct and cost-effective manner. To make it easier to modify concerns that are not well modularized, we propose an approach in which the implementation of concerns is documented in artifacts, called concern graphs. Concern graphs are abstract models that describe which parts of the source code are relevant to different concerns. We present a formal model for concern graphs and the tool support we developed to enable software developers to create and use concern graphs during software evolution tasks. We report on five empirical studies, providing evidence that concern graphs support views and operations that facilitate the task of modifying the code implementing scattered concerns, are cost-effective to create and use, and robust enough to be used with different versions of a software system.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil0,820

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,251 · 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