Aiding Code Change Understanding with Semantic Change Impact Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Code reviews are often used as a means for developers to manually examine source code changes to ensure the behavioural effects of a change are well understood. Unfortunately, the behavioural impact of a change can include parts of the system outside of the area syntactically affected by the change. In the context of code reviews this can be problematic, as the impact of a change can extend beyond the diff that is presented to the reviewer. Change impact analysis is a promising technique which could potentially assist developers by helping surface parts of the code not present in the diff but that could be affected by the change. In this work we investigate the utility of change impact analysis as a tool for assisting developers understand the effects of code changes. While we find that traditional techniques may not benefit developers, more precise techniques may reduce time and increase accuracy. Specifically, we propose and study a novel technique which extracts semantic, rather than syntactic, change impact relations from JavaScript commits. We (1) define four novel semantic change impact relations and (2) implement an analysis tool called tool that interprets structural changes over partial JavaScript programs to extract these relations. In a study of 2,000 commits from the version history of three popular NodeJS applications, tool reduced false positives by 9–37% and further reduced the size of change impact sets by 19–91% by splitting up unrelated semantic relations, compared to change impact sets computed with Unix diff and control and data dependencies. Additionally, through a user study in which developers performed code review tasks with tool, we found that reducing false positives and providing stronger semantics had a meaningful impact on their ability to find defects within code change diffs.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».