Knowledge-Oriented Models Based on Developer-Artifact and Developer-Developer Interactions
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Software development is organized around developers working collaboratively promoting two types of interactions for knowledge sharing. Developer-Artifact interactions indicate developers define or access pieces of information within artifacts. Developer-Developer interactions indicate the exchange of information among developers using a collaboration platform to clarify an issue, promote an idea, or expose any thoughtful comment. PROBLEM: The number of such interactions grows over time and makes it difficult to capture and assess the evolution of the developers' knowledge about specific software project artifacts and tasks. Further, this knowledge decreases over time due to the natural limitations of human cognition that restrict our capabilities to cope with information overload. Besides, who has more knowledge about specific project elements are important to promote collaboration. AIMS: The Ka, Ks, Kc, and Kpmodels capture the evolution of the developers' knowledge about software project elements such as artifacts, tasks, similar tasks, and the whole software project. These models represent not only the knowledge developers have about these elements but also capture how this knowledge decreases over time based on forgetting and relearning functions. EVALUATION: An experimental study analyzed some developers' interactions on artifacts for the purpose of predicting the evolution of developers' knowledge in six software projects. The results show that the developers' rankings by performed tasks and by our models have 72% or more of similarity. CONCLUSION: Our models can capture and assess the evolution of the developers' knowledge and help to identify which developers have more knowledge about specific elements of software projects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».