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Enregistrement W2729123660 · doi:10.1109/icpc.2017.31

Identifying Code Clones Having High Possibilities of Containing Bugs

2017· article· en· W2729123660 sur OpenAlexaff
Manishankar Mondal, Chanchal K. Roy, Kevin A. Schneider

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCode refactoringSoftware bugSoftware maintenanceComputer scienceJavaCode (set theory)Cloning (programming)Programming languageclone (Java method)Software evolutionSoftwareSoftware systemSoftware engineeringBiologySoftware constructionGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Code cloning has emerged as a controversial term in software engineering research and practice because of its positive and negative impacts on software evolution and maintenance. Researchers suggest managing code clones through refactoring and tracking. Given the huge number of code clones in a software system's code-base, it is essential to identify the most important ones to manage. In our research, we investigate which clone fragments have high possibilities of containing bugs so that such clones can be prioritized for refactoring and tracking to help minimize future bug-fixing tasks. Existing studies on clone bug-proneness cannot pinpoint code clones that are likely to experience bug-fixes in the future. According to our analysis on thousands of revisions of four diverse subject systems written in Java, change frequency of code clones does not indicate their bug-proneness (i.e., does not indicate their tendencies of experiencing bug-fixes in future). Bug-proneness is mainly related with change recency of code clones. In other words, more recently changed code clones have a higher possibility of containing bugs. Moreover, for the code clones that were not changed previously we observed that clones that were created more recently have higher possibilities of experiencing bug-fixes. Thus, our research reveals the fact that bug-proneness of code clones mainly depends on how recently they were changed or created (for the ones that were not changed before). It invalidates the common intuition regarding the relatedness between high change frequency and bug-proneness. We believe that code clones should be prioritized for management considering their change recency or recency of creation (for the unchanged ones).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,329
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 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

Citations24
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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