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Enregistrement W4384302787 · doi:10.1109/icse48619.2023.00108

Code Review of Build System Specifications: Prevalence, Purposes, Patterns, and Perceptions

2023· article· en· W4384302787 sur OpenAlexaff
Mahtab Nejati, Mahmoud Alfadel, Shane McIntosh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCode reviewComputer scienceExecutableSoftware engineeringContext (archaeology)Code refactoringSoftware qualityStatic program analysisEmpirical researchSoftware systemCode (set theory)Software developmentSoftwareProgramming languageSet (abstract data type)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Build systems automate the integration of source code into executables. Maintaining build systems is known to be challenging. Lax build maintenance can lead to costly build breakages or unexpected software behaviour. Code review is a broadly adopted practice to improve software quality. Yet, little is known about how code review is applied to build specifications. In this paper, we present the first empirical study of how code review is practiced in the context of build specifications. Through quantitative analysis of 502,931 change sets from the Qt and Eclipse communities, we observe that changes to build specifications are at least two times less frequently discussed during code review when compared to production and test code changes. A qualitative analysis of 500 change sets reveals that (i) comments on changes to build specifications are more likely to point out defects than rates reported in the literature for production and test code, and (ii) evolvability and dependency-related issues are the most frequently raised patterns of issues. Follow-up interviews with nine developers with 1–40 years of experience point out social and technical factors that hinder rigorous review of build specifications, such as a prevailing lack of understanding of and interest in build systems among developers, and the lack of dedicated tooling to support the code review of build specifications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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