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Enregistrement W4284697050 · doi:10.1145/3510003.3512765

Bots for pull requests

2022· article· en· W4284697050 sur OpenAlexaff
Mairieli Wessel, Ahmad Abdellatif, Igor Wiese, Tayana Conte, Emad Shihab, Marco Aurélio Gerosa, Igor Steinmacher

Notice bibliographique

RevueProceedings of the 44th International Conference on Software Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Crowdsensing and Crowdsourcing
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorUniversidade Tecnológica Federal do ParanáNational Science Foundation
Mots-clésComputer scienceInterface (matter)Human–computer interactionCoding (social sciences)Participatory designInformation overloadSoftwareInterface designUser interfaceWorld Wide WebEngineeringOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Software bots automate tasks within Open Source Software (OSS) projects' pull requests and save reviewing time and effort ("the good"). However, their interactions can be disruptive and noisy and lead to information overload ("the bad"). To identify strategies to overcome such problems, we applied Design Fiction as a participatory method with 32 practitioners. We elicited 22 design strategies for a bot mediator or the pull request user interface ("the promising"). Participants envisioned a separate place in the pull request interface for bot interactions and a bot mediator that can summarize and customize other bots' actions to mitigate noise. We also collected participants' perceptions about a prototype implementing the envisioned strategies. Our design strategies can guide the development of future bots and social coding platforms.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,004

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreLogiciel

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

En bref

Citations23
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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