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Enregistrement W2549749398 · doi:10.14288/1.0319084

A study of the influence of assertions and mutants on test suite effectiveness

2016· article· en· W2549749398 sur OpenAlexaff
Yucheng Zhang

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Testing and Debugging Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuiteTest suiteTest (biology)Computer scienceBiologyTest caseHistoryArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Test suite effectiveness is measured by assessing the portion of faults that can be detected by tests. To precisely measure a test suite’s effectiveness, one need to pay attention to both tests and the set of faults used. Code coverage is a popular test adequacy criterion in practice. Code coverage, however, remains controversial as there is a lack of coherent empirical evidence for its relation with test suite effectiveness. More recently, test suite size has been shown to be highly correlated with effectiveness. However, previous studies treat test methods as the smallest unit of interest, and ignore potential factors influencing the correlation between test suite size and test suite effectiveness. We propose to go beyond test suite size, by investigating test assertions inside test methods. First, we empirically evaluate the relationship between a test suite’s effectiveness and the (1) number of assertions, (2) assertion coverage, and (3) different types of assertions. We compose 6,700 test suites in total, using 24,000 assertions of five real-world Java projects. We find that the number of assertions in a test suite strongly correlates with its effectiveness, and this factor positively influences the relationship between test suite size and effectiveness. Our results also indicate that assertion coverage is strongly correlated with effectiveness. Second, instead of only focusing on the testing side, we propose to investigate test suite effectiveness also by considering fault types (the ways faults are generated) and faults in different types of statements. Measuring a test suite’s effectiveness can be influenced by using faults with different characteristics. Assessing test suite effectiveness without paying attention to the distribution of faults is not precise. Our results indicate that fault type and statement type where the fault is located can significantly influence a test suite’s effectiveness.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,289
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,289
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,188 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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