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.
Notice bibliographique
Résumé
Developers frequently change the type of a program element and update all its references to increase performance, security, or maintainability. Manually performing type changes is tedious, error-prone, and it overwhelms developers. Researchers and tool builders have proposed advanced techniques to assist developers when performing type changes. A major obstacle in using these techniques is that the developer has to manually encode rules for defining the type changes. Handcrafting such rules is difficult and often involves multiple trial-error iterations. Given that open-source repositories contain many examples of type-changes, if we could infer the adaptations, we would eliminate the burden on developers. We introduce TC-Infer, a novel technique that infers rewrite rules that capture the required adaptations from the version histories of open source projects. We then use these rules (expressed in the Comby language) as input to existing type change tools. To evaluate the effectiveness of TC-Infer, we use it to infer 4,931 rules for 605 popular type changes in a corpus of 400K commits. Our results show that TC-Infer deduced rewrite rules for 93% of the most popular type change patterns. Our results also show that the rewrite rules produced by TC-Infer are highly effective at applying type changes (99.2% precision and 93.4% recall). To advance the existing tooling we released IntelliTC, an interactive and configurable refactoring plugin for IntelliJ IDEA to perform type changes.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle