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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: COLABORAR OU NÃO COLABORAR?: MELHORANDO A IDENTIFICAÇÃO DE ANOMALIAS DE CÓDIGO Autor: ROBERTO FELICIO DE OLIVEIRA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
CARLOS JOSE PEREIRA DE LUCENA - ORIENTADOR
ALESSANDRO FABRICIO GARCIA - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 32716
Catalogação: 17/01/2018 Liberação: 19/01/2018 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=32716&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=32716&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.32716
Resumo:
Título: COLABORAR OU NÃO COLABORAR?: MELHORANDO A IDENTIFICAÇÃO DE ANOMALIAS DE CÓDIGO Autor: ROBERTO FELICIO DE OLIVEIRA
ALESSANDRO FABRICIO GARCIA - COORIENTADOR
Nº do Conteudo: 32716
Catalogação: 17/01/2018 Liberação: 19/01/2018 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=32716&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=32716&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.32716
Resumo:
Anomalias de código são estruturas anômalas de código que podem indicar
problemas de manutenção. A identificação de anomalias é necessária para
revelar elementos de código mal estruturados, tais como classes e métodos.
Porém, a identificação individual de anomalias, realizada por um único desenvolvedor,
pode ser ineficaz. Estudos reportam limitações da identificação
individual de anomalias. Por exemplo, a identificação de anomalias requer
uma compreensão profunda de múltiplos elementos de um programa, e
cada elemento é melhor entendido por um desenvolvedor diferente. Logo,
um desenvolvedor isolado frequentemente tem dificuldades para encontrar,
confirmar e refutar uma suspeita de anomalia. Identificação colaborativa
de anomalias, que é realizada em conjunto por dois ou mais colaboradores,
tem o potencial para resolver esse problema. Porém, há pouca evidência
empírica sobre a eficácia da identificação colaborativa de anomalias. Nesta
tese, nós conduzimos estudos empíricos para entender a eficácia da identificação
individual e colaborativa de anomalias. Computamos e comparamos
a eficácia de colaboradores e desenvolvedores isolados com base no número
de anomalias identificadas corretamente. Conduzimos tais estudos em empresas
e laboratórios de pesquisa, totalizando 67 desenvolvedores, incluindo
desenvolvedores novatos e experientes. Também definimos alguns fatores de
influência sobre a eficácia da identificação colaborativa de anomalias, tais
como a granularidade da anomalia. Revelamos e caracterizamos algumas
atividades colaborativas que melhoram a eficácia dos desenvolvedores na
identificação de anomalias. Finalmente, identificamos oportunidades para
melhorar certas atividades colaborativas. Nossos resultados sugerem que
colaboradores são significativamente mais eficazes que desenvolvedores
isolados, tanto desevolvedores novatos quanto experientes. Concluímos que
colaborar é vantajoso para melhorar a identificação de uma vasta gama de
tipos de anomalia.
| Descrição | Arquivo |
| NA ÍNTEGRA |
