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Enregistrement W2766557196 · doi:10.1109/scam.2017.26

On the Relationships Between Stability and Bug-Proneness of Code Clones: An Empirical Study

2017· article· en· W2766557196 sur OpenAlexaff
Md Saidur Rahman, Chanchal K. Roy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommitComputer scienceCode (set theory)JavaProgramming languageStability (learning theory)Software bugSoftware maintenancePerspective (graphical)Empirical researchType (biology)SoftwareSoftware systemBiologyArtificial intelligenceDatabaseMathematicsMachine learningStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exact or similar copies of code fragments in a code base are known as code clones. Code clones are considered as one of the serious code smells. Stability is a widely investigated perspective of assessing the impacts of clones on software systems. A number of existing studies show that clones are often less stable than non-cloned code. This suggests that clones change more frequently than non-cloned code and thus may require comparatively more maintenance efforts. Again, frequent changes to clones may increase the likelihood of missing change propagation to the co-change candidates leading to inconsistencies or bugs. However, none of the existing studies investigate whether stability of clones is related to the bug-proneness. In this paper, we present an empirical study that analyzes the relationships between stability and bug-proneness of clones. We identify bug-fix commits by analyzing the commit messages from software repositories. We then identify the clones those are changed in the bug-fix commits as bug-prone clones. We then compare the stability of buggy and non-buggy clones considering the fine-grained syntactic change types and their significance.,,Our experimental results based on five open-source Java systems of different size and application domains show that (1) stability and bug-proneness of code clones are related and this relationship is statistically significant, (2) for both exact (Type 1) and near-miss (Type 2 and Type 3) clones, buggy clones tend to have higher frequency of changes than non-buggy clones, (3) the bug-proneness of Type 2 and Type 3 clones tend to be strongly related with their stability compared to Type 1 clones, and (4) the relation between the stability and the bug-proneness of clones with respect to fine-grained change types is likely to be influenced by the changes of low to medium significance. We believe that our findings are important and potentially useful in identifying and prioritizing candidate clones for management.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,312

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,212
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,177 · 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.

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

Citations22
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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