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Enregistrement W2954059837 · doi:10.1109/msr.2019.00047

How Often and What StackOverflow Posts Do Developers Reference in Their GitHub Projects?

2019· article· en· W2954059837 sur OpenAlexaff
Saraj Singh Manes, Olga Baysal

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Research
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceMaintainabilityCode reviewJavaScriptWorld Wide WebCode (set theory)Code reuseSource codeSoftwareReuseSoftware engineeringStatic program analysisDatabaseSoftware developmentProgramming languageEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stack Overflow (SO) is a popular Q&A forum for software developers, providing a large number of copyable code snippets. While GitHub is an independent code collaboration platform, developers often reuse SO code in their GitHub projects. In this paper, we investigate how often GitHub developers re-use code snippets from the SO forum, as well as what concepts they are more likely to reference in their code. To accomplish our goal, we mine SOTorrent dataset that provides connectivity between code snippets on the SO posts with software projects hosted on GitHub. We then study the characteristics of GitHub projects that reference SO posts and what popular SO discussions can be found in GitHub projects. Our results demonstrate that on average developers make 45 references to SO posts in their projects, with the highest number of references being made within the JavaScript code. We also found that 79% of the SO posts with code snippets that are referenced in GitHub code do change over time (at least ones) raising code maintainability and reliability concerns.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,677
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,002
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,216 · 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'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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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