On the Relationships Between Stability and Bug-Proneness of Code Clones: An Empirical Study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».