Notice bibliographique
Résumé
One of the major challenges in aspect-oriented programming is that aspects may have unintended impacts on a base program. Thus, it is important to develop techniques and tools that can both summarize the impacts and provide information about the causes of the impacts. This thesis presents impact analyses for AspectJ. Our approach detects different ways advice and inter-type declarations interact and interfere with the base program and focuses on four kinds of impacts, \emph{state impacts} which cause changes of state in the base program, \emph{computation impacts} which cause changes in functionality by adding, removing or replacing computations of the base program, \emph{shadowing impacts} which cause changes of field reference in the base program, and \emph{lookup impacts} which cause changes of method lookup in the base program. We provide a classification scheme for these kinds of impacts and then develop a set of static analyses to estimate these impacts. A key feature of our approach is the use of points-to analysis to provide more accurate estimates. Further, our analysis results allow us to trace back to find the causes of the impacts. We have implemented our techniques in the AspectBench compiler. By implementing them in an AspectJ compiler, all kinds of pointcuts, advice and inter-type declarations can be analyzed. We also have integrated these analyses into an AspectJ IDE and provided a two-way navigation between impacts and program source code. In addition, we have carried out experiments on example programs and benchmarks to investigate the results of our analyses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».