An exploratory study of MVC-based architectural patterns in Android apps
Notice bibliographique
Résumé
Mobile app development now represents a significant part of the software industry, with Android being the largest ecosystem. Android development comes with its own design practices and templates (layouts, activities, etc.). Developers also use different established architectural patterns for designing interactive software such as MVC, MVP and MVVM. They implement these patterns based on their understanding and experience. Thus, the choice and the implementation of such patterns varies from a developer to another. To the best of our knowledge, there is no work that provides a comprehensive view of the use of these patterns in mobile apps. Moreover, there is no clear understanding of which pattern to use and what is the trend for designing mobile apps using such patterns. In this paper, we propose an automatic approach to identify which MVC-based architectural pattern (MVC, MVP and MVVM) is used predominantly in a given app. For this purpose, we defined each of these patterns through a number of heuristics according to the pattern's potential implementations within the Android framework. We conducted an empirical study on a large set of mobile apps downloaded from the Google Play Store. We found, not surprisingly, a dominance of the popular MVC pattern, a rare use of MVP while MVVM is almost unused and a significant number of apps do not follow any pattern. The empirical study also enabled us to analyse the use of these patterns by domain, size and last-update date of the apps. We observed that MVC has been the most used pattern over the past years and it continues to gain popularity, and that small-size apps are mostly the ones that do not use any pattern.
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 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 | 0,003 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».