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Enregistrement W3086435442 · doi:10.1145/3387904.3389262

Investigating Near-Miss Micro-Clones in Evolving Software

2020· article· en· W3086435442 sur OpenAlexaff
Manishankar Mondal, Banani Roy, Chanchal K. Roy, Kevin A. Schneider

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésclone (Java method)CommitComputer scienceSoftwareCode (set theory)Programming languageSource codeBase (topology)Software maintenanceSoftware systemBiologyGeneticsMathematicsDatabaseSet (abstract data type)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Code clones are the same or nearly similar code fragments in a software system's code-base. While the existing studies have extensively studied regular code clones in software systems, micro-clones have been mostly ignored. Although an existing study investigated consistent changes in exact micro-clones, near-miss micro-clones have never been investigated. In our study, we investigate the importance of near-miss micro-clones in software evolution and maintenance by automatically detecting and analyzing the consistent updates that they experienced during the whole period of evolution of our subject systems. We compare the consistent co-change tendency of near-miss micro-clones with that of exact micro-clones and regular code clones. According to our investigation on thousands of revisions of six open-source subject systems written in two different programming languages, near-miss micro-clones have a significantly higher tendency of experiencing consistent updates compared to exact micro-clones and regular (both exact and near-miss) code clones. Consistent updates in near-miss micro-clones have a high tendency of being related with bug-fixes. Moreover, the percentage of commit operations where near-miss micro-clones experience consistent updates is considerably higher than that of regular clones and exact micro-clones. We finally observe that near-miss micro-clones staying in close proximity to each other have a high tendency of experiencing consistent updates. Our research implies that near-miss micro-clones should be considered equally important as of regular clones and exact micro-clones when making clone management decisions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,229 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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