Warning-Introducing Commits vs Bug-Introducing Commits: A tool, statistical models, and a preliminary user study
Notice bibliographique
Résumé
This paper partially replicates prior works on building historical commits [1], commit risk modeling [2], and a comparison of statistical bug models and static bug finders [3].We examine 8 Maven-based projects with an average lifespan of 5.8 years. To historically build these projects across a total of 45k commits, we develop a series of techniques, such as flexibly selecting the version of a library that is closest to the commit date. We are able to build a per project average of 78.4% of all commits, a doubling in buildability compared to prior work. We also develop a git blame strategy to assign warnings even when a commit does not build.We run JLint and FindBugs and create a logistic regression model to predict if a commit that introduces a warning has higher odds of introducing a bug. The static bug finders model accounted for only 13% of the deviance, while the statistical bug model accounted for 19.5%. We had expected static bug finder warnings to improve the predictive power of models of bug introducing changes, but we clearly attained a negative result.To understand this negative result, we perform a preliminary user study of developers who introduced new warnings in 37 projects. We found that while warnings might not predict bugs, 53% and 21% of warnings in Findbugs and Jlint respectively are useful. We also study whether just-in-time warnings presentation on each commit impacted usefulness. We find that the later a warning is shown to a developer, the less useful it is perceived to be (a median of 11.5 days versus 23 days for non useful warnings).Based on our findings, we modify the existing COMMITGURU interface to add new warnings to the specific line in a changed file. The empirical study data [4] and WARNINGSGURU tool [5] are publicly available.
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 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 | 0,028 | 0,138 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».