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Enregistrement W2989443621 · doi:10.1109/tse.2019.2952130

An Empirical Study of Dependency Downgrades in the npm Ecosystem

2019· article· en· W2989443621 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Software Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceDowngradeDependency (UML)Software versioningReuseSoftwareSoftware engineeringComputer securityOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a software ecosystem, a dependency relationship enables a <i>client</i> package to reuse a certain version of a <i>provider</i> package. Packages in a software ecosystem often release versions containing bug fixes, new functionalities, and security enhancements. Hence, updating the provider version is an important maintenance task for client packages. Despite the number of investigations about dependency updates, there is a lack of studies about dependency downgrades in software ecosystems. A downgrade indicates that the adopted version of a provider package is not suitable to the client package at a certain moment. In this paper, we investigate downgrades in the <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">${\sf npm}$</tex-math></inline-formula> ecosystem. We address three research questions. In our first RQ, we provide a list of the reasons behind the occurrence of downgrades. Our manual analysis of the artifacts (e.g., release notes and commit messages) of a package code repository identified two categories of downgrades according to their rationale: reactive and preventive. The reasons behind reactive downgrades are defects in a specific version of a provider, unexpected feature changes in a provider, and incompatibilities. In turn, preventive downgrades are an attempt to avoid issues in future releases. In our second RQ, we investigate how the versioning of dependencies is modified when a downgrade occurs. We observe that 49 percent of the downgrades are performed by replacing a range of acceptable versions of a provider by a specific old version. This observation suggests that client packages have the tendency to become more conservative regarding the update of their providers after a downgrade. Also, 48 percent of the downgrades reduce the provider version by a minor level (e.g., from 2.1.0 to 2.0.0). This observation indicates that client packages in <inline-formula><tex-math notation="LaTeX">${\sf npm}$</tex-math></inline-formula> should be cautious when updating minor releases of the provider (e.g., by prioritizing tests). Finally, in our third RQ we observe that 50 percent of the downgrades are performed at a rate that is 2.6 times as slow as the median time-between-releases of their associated client packages. We also observe that downgrades that follow an explicit update of a provider package occur faster than downgrades that follow an implicit update. Explicit updates occur when the provider is updated by means of an explicit change to the versioning specification (i.e., the string used by client packages to define the provider version that they are willing to adopt). We conjecture that, due to the controlled nature of explicit updates, it is easier for client packages to identify the provider that is associated with the problem that motivated the downgrade.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,488
Score d'incertitude au seuil0,699

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,262 · 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