Temporal Discounting in Technical Debt: How do Software Practitioners\n Discount the Future?
Notice bibliographique
Résumé
Technical Debt management decisions always imply a trade-off among outcomes\nat different points in time. In such intertemporal choices, distant outcomes\nare often valued lower than close ones, a phenomenon known as temporal\ndiscounting. Technical Debt research largely develops prescriptive approaches\nfor how software engineers should make such decisions. Few have studied how\nthey actually make them. This leaves open central questions about how software\npractitioners make decisions.\n This paper investigates how software practitioners discount uncertain future\noutcomes and whether they exhibit temporal discounting. We adopt experimental\nmethods from intertemporal choice, an active area of research. We administered\nan online questionnaire to 33 developers from two companies in which we\npresented choices between developing a feature and making a longer-term\ninvestment in architecture. The results show wide-spread temporal discounting\nwith notable differences in individual behavior. The results are consistent\nwith similar studies in consumer behavior and raise a number of questions about\nthe causal factors that influence temporal discounting in software engineering.\nAs the first empirical study on intertemporal choice in SE, the paper\nestablishes an empirical basis for understanding how software developers\napproach intertemporal choice and provides a blueprint for future studies.\n
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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 | 0,010 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».