論文の概要: Uncovering Scientific Software Sustainability through Community Engagement and Software Quality Metrics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.07851v1
• Date: Wed, 12 Nov 2025 01:23:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-12 20:17:03.507449
• Title: Uncovering Scientific Software Sustainability through Community Engagement and Software Quality Metrics
• Title（参考訳）: コミュニティエンゲージメントとソフトウェア品質メトリクスによる科学ソフトウェアサステナビリティの解明
• Authors: Sharif Ahmed, Addi Malviya Thakur, Gregory R. Watson, Nasir U. Eisty,
• Abstract要約: 本稿では,GitHubにホストされている科学オープンソースソフトウェア(Sci-OSS)プロジェクトの持続可能性について検討する。 文献からメトリクスを保存し、著名な10のSci-OSSプロジェクトからデータをマイニングするために、サステナビリティをマップします。 私たちの可視化と分析手法は、研究者、資金提供者、開発者に対して、長期的なソフトウェアサステナビリティに関する重要な洞察を提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scientific open-source software (Sci-OSS) projects are critical for advancing research, yet sustaining these projects long-term remains a major challenge. This paper explores the sustainability of Sci-OSS hosted on GitHub, focusing on two factors drawn from stewardship organizations: community engagement and software quality. We map sustainability to repository metrics from the literature and mined data from ten prominent Sci-OSS projects. A multimodal analysis of these projects led us to a novel visualization technique, providing a robust way to display both current and evolving software metrics over time, replacing multiple traditional visualizations with one. Additionally, our statistical analysis shows that even similar-domain projects sustain themselves differently. Natural language analysis supports claims from the literature, highlighting that project-specific feedback plays a key role in maintaining software quality. Our visualization and analysis methods offer researchers, funders, and developers key insights into long-term software sustainability.
• Abstract（参考訳）: 科学的なオープンソースソフトウェア(Sci-OSS)プロジェクトは研究を進める上で重要なプロジェクトですが、これらのプロジェクトを長期にわたって維持することは大きな課題です。 本稿では、GitHubにホストされているSci-OSSの持続可能性について検討し、スチュワードシップ組織から引き出された2つの要因であるコミュニティエンゲージメントとソフトウェア品質に焦点を当てる。 文献からメトリクスを保存し、著名な10のSci-OSSプロジェクトからデータをマイニングするために、サステナビリティをマップします。 これらのプロジェクトのマルチモーダル分析により、新しい視覚化技術が生まれ、現在のメトリクスと進化中のソフトウェアメトリクスの両方を時間とともに表示し、複数の従来の視覚化をひとつに置き換える堅牢な方法を提供しました。 さらに、我々の統計分析は、類似のドメインプロジェクトでさえ、それぞれが異なる形で維持されていることを示している。 自然言語分析は文献からの主張を支持し、プロジェクト固有のフィードバックがソフトウェアの品質を維持する上で重要な役割を果たしていることを強調している。 私たちの可視化と分析手法は、研究者、資金提供者、開発者に対して、長期的なソフトウェアサステナビリティに関する重要な洞察を提供します。

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