An exploratory study on change suggestions for methods using clone detection
Notice bibliographique
Résumé
A number of studies investigated providing change suggestions to programmers on the basis of the evolution history of a software system. While existing studies provide change suggestions considering code fragment level or even line level granularities, we investigate providing change suggestions at the method level. Providing a suggestion to change the entire method at one time is intuitively more time saving for developers compared to providing suggestions separately for different fragments of a method. In this research we empirically investigate whether we can infer change suggestions at the method level by analyzing the past evolution history of a software system through detection of method clones, and if so, then how we can rank the method level change suggestions. According to our investigation on thousands of commits of seven diverse subject systems, we can provide change suggestions at the method level with up to 83% precision and 13.49% recall. Moreover, for up to 34% of the commits we can provide correct method level change suggestions. Compared to the existing fragment level change suggestion techniques, our method level change suggestion technique has promising precision and recall. We investigate the ranking of method level change suggestions and find that recency ranking (i.e., ranking on the basis of how recently the change suggestions appeared in the past) is a better choice than frequency ranking (ranking considering how frequently the suggestions appeared). We believe that while a method level change suggestion technique can never be a replacement for the existing fine grained change suggestion techniques, it can complement these existing ones.
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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 | 0,023 | 0,220 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».