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Enregistrement W3208623264 · doi:10.1002/smr.2393

Perceptions of open‐source software developers on collaborations: An interview and survey study

2021· article· en· W3208623264 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Software Evolution and Process · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpen Source Software Innovations
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas GeraisCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésComputer scienceSoftware developmentOpen-source software developmentKnowledge managementSoftware peer reviewExploratory researchSoftwareCoding (social sciences)Team software processPersonal software processSoftware engineeringData scienceWorld Wide WebSoftware development processSoftware construction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract With the emergence of social coding platforms, collaboration has become a key and dynamic aspect to the success of software projects. In such platforms, developers have to collaborate and deal with issues of collaboration in open‐source software development. Although collaboration is challenging, collaborative development produces better software systems than any developer could produce alone. Several approaches have investigated collaboration challenges, for instance, by proposing or evaluating models and tools to support collaborative work. Despite the undeniable importance of the existing efforts in this direction, there are few works on collaboration from perspectives of developers. In this work, we aim to investigate the perceptions of open‐source software developers on collaborations, such as motivations, techniques, and tools to support global, productive, and collaborative development. Following an ad hoc literature review, an exploratory interview study with 12 open‐source software developers from GitHub , our novel approach for this problem also relies on an extensive survey with 121 developers to confirm or refute the interview results. We found different collaborative contributions, such as managing change requests. Besides, we observed that most collaborators prefer to collaborate with the core team instead of their peers. We also found that most collaboration happens in software development (60%) and maintenance (47%) tasks. Furthermore, despite personal preferences to work independently, developers still consider collaborating with others in specific task categories, for instance, software development. Finally, developers also expressed the importance of the social coding platforms, such as GitHub , to support maintainers, and contributors in making decisions and developing tasks of the projects. Therefore, these findings may help project leaders optimize the collaborations among developers and reduce entry barriers. Moreover, these findings may support the project collaborators in understanding the collaboration process and engaging others in the project.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil0,660

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
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 savante0,0010,002
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,286 · 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