論文の概要: Exploring Sustainability in Scientific Software through Code Quality & Test Coverage Metrics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.03243v1
- Date: Tue, 05 May 2026 00:24:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-06 19:35:43.692759
- Title: Exploring Sustainability in Scientific Software through Code Quality & Test Coverage Metrics
- Title（参考訳）: コード品質とテストカバレッジメトリクスによる科学ソフトウェアにおけるサステナビリティの探索
- Authors: Sheikh Md. Mushfiqur Rahman, Gregory R. Watson, Nasir U. Eisty,
- Abstract要約: 本研究では,SciOSSの長期持続可能性について,コードおよびテスト品質指標を用いて検討した。
持続可能なプロジェクトは、より高い、より一貫性のあるテストカバレッジと、より明確なコードとテストの相関を示す。
全体として、テストカバレッジは科学ソフトウェアでは低く、高い複雑さと結合によってテスト容易性が低下します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Context: Scientific open-source software (SciOSS) plays a foundational role in research and engineering, yet its long-term sustainability has often been overlooked and remains a significant concern. Objective: This study investigates the long-term sustainability of SciOSS through code and test quality metrics. Method: We analyze CASS Software Portfolio projects, classifying them by sustainability and comparing their code structure, test coverage, and links between code quality and testing across the dataset. Results: Sustainable projects show higher, more consistent test coverage and clearer code-test correlations, while unsustainable ones show weaker patterns. Overall, test coverage is low in scientific software, and high complexity and coupling reduce testability. Conclusion: In this study, we present a practical, data-driven approach for assessing sustainability in scientific software, offering a foundation for evaluating long-term software health and supporting future efforts in quality assurance and sustainability monitoring.
- Abstract（参考訳）: コンテキスト: 科学オープンソースソフトウェア(SciOSS)は、研究とエンジニアリングにおいて基礎的な役割を果たすが、長期的な持続可能性はしばしば見過ごされ、重要な関心事となっている。
目的:本研究では,コードおよびテスト品質指標によるSciOSSの長期持続可能性について検討する。
メソッド: CASS Software Portfolioプロジェクトを分析し、持続可能性によって分類し、それらのコード構造、テストカバレッジ、そしてデータセット全体にわたるコード品質とテストのリンクを比較します。
結果: 持続可能なプロジェクトは、より高い、より一貫性のあるテストカバレッジと、より明確なコードとテストの相関を示します。
全体として、テストカバレッジは科学ソフトウェアでは低く、高い複雑さと結合によってテスト容易性が低下します。
結論:本研究では,科学ソフトウェアにおけるサステナビリティを評価するための実践的,データ駆動型アプローチを提案し,長期ソフトウェア健全性の評価と品質保証とサステナビリティ監視の今後の取り組みを支援する基盤を提供する。
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