論文の概要: Model Contribution Rate Theory: An Empirical Examination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05978v1
• Date: Sun, 08 Dec 2024 15:56:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:57:07.052168
• Title: Model Contribution Rate Theory: An Empirical Examination
• Title（参考訳）: モデル寄与率理論:実証的考察
• Authors: Vincil Bishop, Steven Simske,
• Abstract要約: 本稿では,ソフトウェア開発者の生産性を定量的に分析する手法として,コントリビューション率の指標を精査し,意味のある開発努力と異常を区別する手法を提案する。 この発見は、現代のソフトウェアエンジニアリングプラクティスにおけるチームのパフォーマンスとワークフロー管理を最適化するための実用的な洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: The paper presents a systematic methodology for analyzing software developer productivity by refining contribution rate metrics to distinguish meaningful development efforts from anomalies. Using the Mean-High Model Contribution Rate (mhMCR) method, the research introduces a statistical framework that focuses on continuous contributions, mitigating distortions caused by tool-assisted refactoring, delayed commits, or automated changes. The methodology integrates clustering techniques, commit time deltas, and contribution sizes to isolate natural, logical work patterns and supports the accurate imputation of effort for contributions outside these patterns. Through empirical validation across multiple commercial repositories, the mhMCR method demonstrates enhanced precision in productivity measurement in identifying sustained developer activity. The findings provide actionable insights for optimizing team performance and workflow management in modern software engineering practices.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ソフトウェア開発者の生産性を定量的に分析する手法として,コントリビューション率の指標を精査し,意味のある開発努力と異常を区別する手法を提案する。 Mean-High Model Contribution Rate (mhMCR) メソッドを用いることで、継続的コントリビューション、ツールアシストリファクタリング、遅延コミット、自動変更による歪みを緩和する統計フレームワークを導入する。 この方法論はクラスタリング手法、コミット時間デルタ、コントリビューションサイズを統合して、自然な論理的な作業パターンを分離し、これらのパターン以外のコントリビューションの正確な計算をサポートする。 複数の商用リポジトリにまたがる実証検証を通じて、mhMCR法は、持続的な開発者活動の特定における生産性測定の精度の向上を実証する。 この発見は、現代のソフトウェアエンジニアリングプラクティスにおけるチームのパフォーマンスとワークフロー管理を最適化するための実用的な洞察を提供する。

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