Enregistrement W4367672983 · doi:10.1016/j.jss.2023.111734

GitHub Copilot AI pair programmer: Asset or Liability?

2023· article· en· W4367672983 sur OpenAlexafffund

Arghavan Moradi Dakhel, Vahid Majdinasab, Amin Nikanjam, Foutse Khomh, Michel C. Desmarais, Zhen Ming Jiang

Notice bibliographique

RevueJournal of Systems and Software · 2023

Typearticle

Langueen

DomaineComputer Science

ThématiqueSoftware Testing and Debugging Techniques

Établissements canadiensYork UniversityPolytechnique Montréal

Organismes subventionnairesFonds de recherche du QuébecNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institute for Advanced Research

Mots-clésProgrammerLiabilityAsset (computer security)Computer scienceComputer securitySoftware engineeringBusinessProgramming languageFinance

DOI10.1016/j.jss.2023.111734

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,001

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005

Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated

Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)

Catégories consensuellesaucune

DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune

Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet

GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune

Score de désaccord entre enseignants0,642

Score d'incertitude au seuil0,511

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,001	0,005
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,001	0,000
Méta-épidémiologie (sens large)	0,001	0,000
Bibliométrie	0,001	0,001
Études des sciences et des technologies	0,001	0,001
Communication savante	0,002	0,002
Science ouverte	0,001	0,003
Intégrité de la recherche	0,001	0,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,642	0,462

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 Opus0,040

Tête enseignante GPT0,301

Écart entre enseignants0,261 · 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