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Enregistrement W4400738953 · doi:10.1002/spe.3364

A Framework and Taxonomy for Characterizing the Applicability of Software Architecture Recovery Approaches: A Tertiary‐Mapping Study

2024· article· en· W4400738953 sur OpenAlexaff
Abdul Qayum, Mengqi Zhang, Simon Colreavy‐Donnelly, Muslim Chochlov, Jim Buckley, Dayi Lin, Ashish Rajendra Sai

Notice bibliographique

RevueSoftware Practice and Experience · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSoftware System Performance and Reliability
Établissements canadiensHuawei Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundScience Foundation IrelandIrish Research eLibrary
Mots-clésTaxonomy (biology)Computer scienceSoftware engineeringArchitectureGeographyBiologyEcologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Software architecture assists developers in addressing non‐functional requirements and in maintaining, debugging, and upgrading their software systems. Consequently, consistency between the designed architecture and the implemented software system itself is important; without this consistency the non‐functional requirements targeted may not be addressed and architectural documentation may mis‐direct maintenance efforts that target the associated code‐base. But often, when software is initially implemented or subsequently evolved, the designed architecture and software architecture become inconsistent, with the implemented structure degraded due to issues like developer time‐pressures, or ambiguous communication of the designed architecture. In such cases, Software Architecture Recovery (SAR) or consistency approaches can be applied to reconstruct the architecture of the software system and possibly to compare it to/re‐align it with the designed architecture. Many SAR approaches have been proposed in the research. However, choosing an appropriate architecture recovery approach for software systems is still an open issue. Consequently, this research aims to conduct a tertiary‐mapping study based on available secondary studies of architecture recovery approaches, to uncover important characteristics, towards the selection of appropriate SAR approaches. This research has aggregated 13 secondary studies and 10 primary studies beyond 2020 from 5 databases and, in doing so, identified 111 architecture recovery approaches. Based on these approaches, a taxonomy, containing nine main SAR‐selection categories is proposed and a framework (in the form of a supporting tool to help developers select an appropriate SAR approach) has been developed. Finally, this research identifies six potential open research gaps related to the underlying research that could be helpful for guiding research in the future.

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 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)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,196

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0840,062
Études des sciences et des technologies0,0060,008
Communication savante0,0160,018
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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