Just-In-Time Defect Prediction on JavaScript Projects: A Replication Study
Notice bibliographique
Résumé
Change-level defect prediction is widely referred to as just-in-time (JIT) defect prediction since it identifies a defect-inducing change at the check-in time, and researchers have proposed many approaches based on the language-independent change-level features. These approaches can be divided into two types: supervised approaches and unsupervised approaches, and their effectiveness has been verified on Java or C++ projects. However, whether the language-independent change-level features can effectively identify the defects of JavaScript projects is still unknown. Additionally, many researches have confirmed that supervised approaches outperform unsupervised approaches on Java or C++ projects when considering inspection effort. However, whether supervised JIT defect prediction approaches can still perform best on JavaScript projects is still unknown. Lastly, prior proposed change-level features are programming language–independent, whether programming language–specific change-level features can further improve the performance of JIT approaches on identifying defect-prone changes is also unknown. To address the aforementioned gap in knowledge, in this article, we collect and label the top-20 most starred JavaScript projects on GitHub. JavaScript is an extremely popular and widely used programming language in the industry. We propose five JavaScript-specific change-level features and conduct a large-scale empirical study (i.e., involving a total of 176,902 changes) and find that (1) supervised JIT defect prediction approaches (i.e., CBS+) still statistically significantly outperform unsupervised approaches on JavaScript projects when considering inspection effort; (2) JavaScript-specific change-level features can further improve the performance of approach built with language-independent features on identifying defect-prone changes; (3) the change-level features in the dimension of size (i.e., LT), diffusion (i.e., NF), and JavaScript-specific (i.e., SO and TC) are the most important features for indicating the defect-proneness of a change on JavaScript projects; and (4) project-related features (i.e., Stars, Branches, Def Ratio, Changes, Files, Defective, and Forks) have a high association with the probability of a change to be a defect-prone one on JavaScript projects.
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Simulation ou modélisation | high |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
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 | 0,008 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».