リポジトリマイニングのための経験的基準【JST・京大機械翻訳】

Chatterjee Preetha; Sharma Tushar; Ralph Paul

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213312123205 整理番号：22P0322171

リポジトリマイニングのための経験的基準【JST・京大機械翻訳】

Empirical Standards for Repository Mining

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発行年： 2022年03月29日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月29日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

学術的ピアレビューの目的は,科学的原稿の品質を評価することである。しかし,研究後の研究は,ピアレビューが研究品質を効果的かつ確実に評価しないことを示した。経験的標準は,コミュニティにおいて行われた各種類の経験的研究に対する科学的コミュニティの期待をモデル化することによってこの問題に対処することを試みた。これは,研究者が研究者とレビュー者の役割の両方において標準を採用するので,研究の質だけでなく,ピアレビューの信頼性と予測可能性を強化するべきである。しかし,これらの改善は基準の品質と採用に依存する。したがって,このチュートリアルは,そのコンテンツを伝達し,アテデーからフィードバックを得るために,ソフトウェアリポジトリをマイニングするための経験的基準を提示する。チュートリアルは3つの部分に組織化される。(1)経験的標準プロジェクトの概要;(2)リポジトリマイニング標準の詳細な提示;(3)改善のための議論と提案。【JST・京大機械翻訳】

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計算機システム開発 , 応用心理学

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