An Insight into the Reusability of Stack Overflow Code Fragments in Mobile Applications
Notice bibliographique
Résumé
Code reusing from crowd-sourced sites, specifically Stack Overflow (SO), is a widely practiced fundamental phenomenon in software development. However, severe consequences might arise if the incorporated SO code snippets contain code smells that cause software inconsistency. In particular, software bugs and failures cost trillions of dollars every year, including severe fatalities. This study reveals the impact of SO code fragments reused in mobile application codebase regarding software bugs and imminent maintenance. Additionally, we perform an intense analysis on reused code snippets (SO) and other (nonSO) code snippets for ten open-source and industrial projects. Later, we also investigate the regular properties of SO answers (i.e., answer scores and answerer reputation) to know whether those properties help identify appropriate SO fragments when reused, considering that 2.1 million SO code snippets are written in Java. The analysis exhibits, 1) the proportion of reused SO code is comparatively higher in industrial mobile apps than in open-source; 2) SO code fragments are significantly more change-prone than non-SO code; 3) SO code snippets are responsible for bug occurrence in later revisions, which is comparatively higher in industrial projects than in open-source ones. Besides, the SO code snippets cannot be judged whether it is buggy or not using the regular properties (i.e., answer scores and answerer reputation). Our experimental results can assist the SO, research, and mobile developer communities in strengthening re-usability concerns to facilitate code-quality improvement and minimize software bugs due to SO code.
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 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 | 0,003 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».