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Enregistrement W3214949213 · doi:10.1109/tem.2021.3122012

Toward Using Package Centrality Trend to Identify Packages in Decline

2021· article· en· W3214949213 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

RevueIEEE Transactions on Engineering Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Research
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversité LavalCarleton UniversityConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCentralityComputer sciencePopularityReuseScalabilityCode (set theory)SoftwareSoftware engineeringCode reuseData scienceWorld Wide WebDatabaseOperating systemEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to their increasing complexity, today’s software systems are frequently built by leveraging reusable code in the form of libraries and packages. Software ecosystems (e.g., <monospace xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">npm</monospace> ) are the primary enablers of this code reuse, providing developers with a platform to share their own and use others’ code. These ecosystems evolve rapidly: developers add new packages every day to solve new problems or provide alternative solutions, causing obsolete packages to decline in their importance to the community. Developers should avoid depending on packages in decline, as these packages are reused less over time and may become less frequently maintained. However, current popularity metrics (e.g., Stars, and Downloads) are not fit to provide this information to developers because their semantics do not aptly capture shifts in the community interest. In this article, we propose a scalable approach that uses the package’s centrality in the ecosystem to identify packages in decline. We evaluate our approach with the <monospace xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">npm</monospace> ecosystem and show that the trends of centrality over time can correctly distinguish packages in decline with an ROC–AUC of 0.9. The approach can capture 87% of the packages in decline, on average 18 months before the trend is shown in currently used package popularity metrics. We implement this approach in a tool that can be used to augment the <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">npms</i> metrics and help developers avoid packages in decline when reusing packages from <monospace xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">npm</monospace> .

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,847
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,266 · 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