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Enregistrement W3096688843 · doi:10.1109/icsme46990.2020.00020

Analysis of Modern Release Engineering Topics : – A Large-Scale Study using StackOverflow –

2020· article· en· W3096688843 sur OpenAlexaff
Moses Openja, Bram Adams, Foutse Khomh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Research
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoftware deploymentComputer scienceSoftware engineeringMerge (version control)DebuggingWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Release engineers are continuously required to de-liver high-quality software products to the end-user. As a result, modern software companies are proposing new changes in their delivery process that adapt to new technologies such as continuous deployment and Infrastructure-as-Code. However, developers and release engineers still find these practices challenging, and resort to question and answer websites such as StackOverflow to find answers. This paper presents the results of our empirical study on release engineering questions in StackOverflow, to understand the modern release engineering topics of interest and their difficulty. Using topic modeling techniques, we find that (i) developers discuss on a broader range of 38 release engineering topics covering all the six phases of modern release engineering, (ii) the topics Merge Conflict, Branching & Remote Upstream are more popular, while topics Code review, Web deployment, MobileApp Debugging & Deployment, Continuous Deployment are less popular yet more complicated, (iii)-Particularly, the release engineering topic "security" is both popular and difficult according to data collected from StackOverflow.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,497
Score d'incertitude au seuil0,427

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations38
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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