Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Developers write logging statements to generate logs and record system execution behaviors to assist in debugging and software maintenance. However, deciding where to insert logging statements is a crucial yet challenging task. On one hand, logging too little may increase the maintenance difficulty due to missing important system execution information. On the other hand, logging too much may introduce excessive logs that mask the real problems and cause significant performance overhead. Prior studies provide recommendations on logging locations, but such recommendations are only for limited situations (e.g., exception logging) or at a coarse-grained level (e.g., method level). Thus, properly helping developers decide finer-grained logging locations for different situations remains an unsolved challenge. In this paper, we tackle the challenge by first conducting a comprehensive manual study on the characteristics of logging locations in seven open-source systems. We uncover six categories of logging locations and find that developers usually insert logging statements to record execution information in various types of code blocks. Based on the observed patterns, we then propose a deep learning framework to automatically suggest logging locations at the block level. We model the source code at the code block level using the syntactic and semantic information. We find that: 1) our models achieve an average of 80.1% balanced accuracy when suggesting logging locations in blocks; 2) our cross-system logging suggestion results reveal that there might be an implicit logging guideline across systems. Our results show that we may accurately provide finer-grained suggestions on logging locations, and such suggestions may be shared across systems.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 découle