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Enregistrement W4386825342 · doi:10.1109/tse.2023.3313875

A Grounded Theory of Cross-Community SECOs: Feedback Diversity Versus Synchronization

2023· article· en· W4386825342 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Software Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware Engineering Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrounded theoryComputer scienceSynchronization (alternating current)Diversity (politics)TerabyteUpstream (networking)Data scienceWorld Wide WebOperating systemQualitative researchComputer networkSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite their proliferation, growing sustainable software ecosystems (SECOs) remains a substantial challenge. One approach to mitigate this challenge is by collecting and integrating feedback from distributors (distros) and end-users of the SECO releases into future SECO releases, tools, or policies. This paper performs a socio-technical analysis of cross-community collaboration in the OpenStack SECO, which consists of the upstream OpenStack project and 21 distribution (distro) communities. First, we followed Masood et al.'s adaptation of Strauss-Corbinian grounded theory methodology for socio-technical contexts on data from an open-ended unstructured interview, a survey, focus groups, and 384 mailing list threads to investigate how SECOs manage to sustain cross-community collaboration. Our theory has 15 constructs divided into four categories: diverse feedback types and mechanisms (2), characteristics of feedback (2), challenges (7), and the benefits (4) of cross-community collaboration. We then empirically study the salient aspects of the theory, i.e., diversity and synchronization, among 21 OpenStack distros. We empirically mined feedback that distros contribute to upstream, i.e., 140,261 mailing list threads, 142,914 bugs reported, 65,179 bugs resolved, and 4,349 new features. Then, we use influence maximization social network analysis to model the synchronization of feedback in the OpenStack SECO. Our results suggest that distros contribute substantially towards the sustainability of the SECO in the form of 25.6% of new features, 30.7% of emails, 44.3% of bug reports, and 30.7% of bug fixes. Finally, we found evidence of distros playing different roles in a SECO, with nine distros contributing all four types of feedback in equal proportions, while 12 distros specialize in one type of feedback. Distros that are influential in propagating a given type of feedback to the SECO community are not necessarily specialized in that feedback type.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,761
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,237 · 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