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Enregistrement W4234590816 · doi:10.1109/icse.2001.919101

Separating features in source code: an exploratory study

2005· article· en· W4234590816 sur OpenAlexaff
Gail C. Murphy, Albert Lai, Robert J. Walker, Martin P. Robillard

Notice bibliographique

RevueProceedings of the 23rd International Conference on Software Engineering. ICSE 2001 · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Software Engineering Methodologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCodebaseAspectJComputer scienceContext (archaeology)Process (computing)Separation of concernsSoftware engineeringFeature (linguistics)Source codeProgramming languageSoftwareAspect-oriented programming

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most software systems are inflexible. Reconfiguring a system's modules to add or to delete a feature requires substantial effort. This inflexibility increases the costs of building variants of a system, amongst other problems. New languages and tools that are being developed to provide additional support for separating concerns show promise to help address this problem. However applying these mechanisms requires determining how to enable a feature to be separated from the codebase. We investigate this problem through an exploratory study conducted in the context of two existing systems: gnu.regexp and jFTPd. The study consisted of applying three different separation of concern mechanisms: Hyper/J/sup TM/ AspectJ/sup TM/ and a lightweight, lexically-based approach, to separate features in the two packages. We report on the study, providing contributions in two areas. First, we characterize the effect different mechanisms had on the structure of the codebase. Second, we characterize the restructuring process required to perform the separations. These characterizations can help researchers to elucidate how the mechanisms may be best used, tool developers to design support to aid the separation process, and early adopters to apply the techniques.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,063
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,063
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,263 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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