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Enregistrement W2606446052 · doi:10.1007/978-3-319-57735-7_8

How are Developers Treating License Inconsistency Issues? A Case Study on License Inconsistency Evolution in FOSS Projects

2017· book-chapter· en· W2606446052 sur OpenAlexaff
Yuhao Wu, Yuki Manabe, Daniel M. Germán, Katsuro Inoue

Notice bibliographique

RevueIFIP advances in information and communication technology · 2017
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of Science
Mots-clésLicenseComputer scienceMIT LicenseOpen sourceOperating systemSoftware

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A license inconsistency is the presence of two or more source files that evolved from the same original file containing different licenses. In our previous study, we have shown that license inconsistencies do exist in open source projects and may lead to potential license violation problems. In this study, we try to find out whether the issues of license inconsistencies are properly solved by analyzing two versions of a FOSS distribution—Debian—and investigate the evolution patterns of license inconsistencies. Findings are: license inconsistencies occur mostly because the original copyright owner updated the license while the reusers were still using the old version of the source files with the old license; most license inconsistencies would disappear when the reusers synchronize their project from the upstream, while some would exist permanently if reusers decide not to synchronize anymore. Legally suspicious cases have not been found yet in those Debian distributions.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,693
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,275 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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