DECOR : détection et correction des défauts dans les systèmes orientés objet
Notice bibliographique
Résumé
Code and design smells are implementation and design problems that come from ''poor'' recurring design choices. They may hinder development and maintenance of systems by making them hard for software engineers to change and evolve. A semi-automatic detection and correction are thus key factors to ease the maintenance and evolution stages. Techniques and tools have been proposed in the literature both for the detection and correction of smells. The detection techniques proposed consist mainly in defining rules for detecting smells and applying them to the source code of a system. As for the correction techniques, they consist in applying automatically refactorings in the source code of the system analysed to restructure it and correct the smells. However, software engineers have to identify manually how the system must be restructured. Thus, it is not possible to correct directly and automatically the detected smells. This problem is due to the fact that the detection and the correction of smells are treated independently. Thus, we propose DECOR, a method that encompasses and defines all steps necessary for the detection and correction of code and design smells. This method allows software engineers to specify detection rules at a high level of abstraction and to obtain automatically suggestions for code restructuring. We apply and validate our method on open-source object-oriented systems to show that our method allows a precise detection and a suitable correction of smells.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».