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Enregistrement W3023991692

Clones and Macro-Co-Changes

2014· article· en· W3023991692 sur OpenAlexaff
Angela Lozano Rodriguez, Fehmi Jaafar, Kim Mens, Yann Gaël Guéhéneuc

Notice bibliographique

RevueVUBIR (Vrije Universiteit Brussel) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Research
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMacroclone (Java method)CommitComputer scienceCloning (programming)BiologyGeneticsProgramming languageDatabaseGene
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ideally, any change that modifies the similar parts of a cloned code snippet should be propagated to all its duplicates. In practice however, consistent propagation of changes in clones does not always happen. Current evidence indicates that clone families have a 50% chance of having consistent changes. This paper measures cloning and co-changes at file level as a proxy to assess the frequency of consistent changes. Given that changes to a clone group are not necessarily propagated in the same commit transaction (i.e., late propagations), our analysis uses macro co-changes instead of the traditional definition of co-changes. Macro changes group bursts of changes that are closer among themselves than to other changes, regardless of author or message. Then, macro co-changes are sets of files that change in the same macro changes. Each cloned file is tagged depending on whether any of the files with which it macro co-changes is cloned with it (during the macro change) or not. Contrary to previous results, we discovered that most of the cloned files macro co-change only with files with which they share clones. Thus providing evidence that macro changes are appropriate to study the conjecture of clones requiring co-changes, and indicating that consistent changes might be the norm in cloned code.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,710
Score d'incertitude au seuil0,697

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 savante0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,207 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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