AURA: A Hybrid Approach to Identify Framework Evolution
Bibliographic record
Abstract
Les cadriciels et les bibliothèques sont indispensables aux systèmes logiciels d'aujourd'hui. Quand ils évoluent, il est souvent fastidieux et coûteux pour les développeurs de faire la mise à jour de leur code. Par conséquent, des approches ont été proposées pour aider les développeurs à migrer leur code. Généralement, ces approches ne peuvent identifier automatiquement les règles de modification une-remplacée-par-plusieurs méthodes et plusieurs-remplacées-par-une méthode. De plus, elles font souvent un compromis entre rappel et précision dans leur résultats en utilisant un ou plusieurs seuils expérimentaux. Nous présentons AURA (AUtomatic change Rule Assistant), une nouvelle approche hybride qui combine call dependency analysis et text similarity analysis pour surmonter ces limitations. Nous avons implanté AURA en Java et comparé ses résultats sur cinq cadriciels avec trois approches précédentes par Dagenais et Robillard, M. Kim et al., et Schäfer et al. Les résultats de cette comparaison montrent que, en moyenne, le rappel de AURA est 53,07% plus que celui des autre approches avec une précision similaire (0,10% en moins).
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.019 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".