論文の概要: How Developers Use Relation Chains in Gerrit-Based Review Ecosystems: An Empirical Study Across Three Open-Source Ecosystems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.20189v1
• Date: Wed, 22 Jul 2026 14:15:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-23 18:51:38.10843
• Title: How Developers Use Relation Chains in Gerrit-Based Review Ecosystems: An Empirical Study Across Three Open-Source Ecosystems
• Title（参考訳）: Gerritベースのレビューエコシステムにおけるリレーションチェーンの使い方:3つのオープンソースエコシステム間の実証的研究
• Abstract要約: 開発者は、モノリシックなものではなく、関連する変更のシーケンスを提出することで、依存関係のレビューをコーディネートする。 Gerritでは、これらの依存関係は関係チェーンを形成している。 我々は、3つのGerritエコシステムにまたがる15のリポジトリから29,580のリレーションチェーンを分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.747398258852965
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Background. Developers increasingly coordinate dependent review workflows by submitting sequences of related changes rather than monolithic ones. In Gerrit, these dependencies form relation chains: structured review units that link changes together. As chains become more common, they shape review activities through synchronization overhead, CI amplification, and merge-ordering constraints. Aim. We investigate how developers adopt relation chains and how these dependency structures influence review dynamics and outcomes. Method. We analyze 29,580 relation chains from 15 repositories across three Gerrit ecosystems (OpenStack, Wikimedia, and ONAP), comprising 401,256 changes, using Mann-Kendall trend tests, Mann-Whitney tests with Cliff's delta for chain-vs-solo comparisons, and Spearman correlations for base-descendant dependencies. Results. Chain prevalence ranges from 5% to 49% across projects, increasing in 14 of 15. Chain changes take a median of 2.6 times longer to merge than size-matched solo changes, with the gap widening for very large changes. Review effort propagates through dependency-linked review workflows: base-change review activity co-varies with descendant review activity (rho = 0.43-0.61 in 14-15 of 15 projects), and 33.5% of chain members undergo structural evolution during review. Conclusions. Relation chains operate as durable, ecosystem-shaped coordination units with internal structure that change-centric analyses cannot capture. Future review analytics, reviewer-assignment systems, and AI-assisted review tools should reason over chains rather than isolated changes.
• Abstract（参考訳）: 背景。 開発者は、モノリシックなものではなく、関連する変更のシーケンスを送信することによって、依存関係のレビューワークフローをコーディネートする。 Gerritでは、これらの依存関係は関係チェーンを形成している。 チェーンがより一般的になるにつれて、同期オーバーヘッド、CI増幅、マージ順序制約を通じてレビューアクティビティを形成する。 エイム。 我々は、開発者がリレーションチェーンをどのように採用し、これらの依存関係構造がレビューのダイナミクスや結果にどのように影響するかを検討する。 方法。 我々は,Gerritの3つのエコシステム(OpenStack,Wikimedia,ONAP)にまたがる15のリポジトリから,Mann-Kendallトレンドテスト,CliffのデルタでのMann-Whitneyテストによるチェーン-vs-ソロ比較,ベース-依存依存関係に対するSpearman相関など,401,256の変更を含む29,580の関連チェーンを分析した。 結果。 チェーンの頻度は、プロジェクト全体で5%から49%まで変化しており、15の14に増加している。 チェインチェンジは、サイズにマッチしたソロチェンジよりもマージまでの中央値が2.6倍長くなり、大きなチェンジのギャップが広がる。 レビュー作業は、依存関係をリンクしたレビューワークフローを通じて伝播する: ベースチェンジレビューアクティビティと、後継レビューアクティビティ(rho = 0.43-0.61、プロジェクト15の14-15)、レビュー中に構造的進化を行うチェーンメンバーの33.5%。 結論。 リレーチェインは、変化中心の分析では捉えられない内部構造を持つ耐久性のある生態系型の調整ユニットとして機能する。 将来のレビュー分析、レビューアサインメントシステム、AI支援レビューツールは、孤立した変更ではなく連鎖を推論する必要がある。

関連論文リスト

• CAGE: Coherence-Aware Graph Encoding for Retrieval-Augmented Generation [2.3578002163476266]
  従来のRetrieval-Augmented Generation (RAG)システムでは、クエリに対して各パスを独立してスコア付けする。 私たちはCoherence-Aware Graph AGE(CAGE)を紹介します。 我々のパイプラインは、取得したパスを向不均一なエンティティグラフに変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-04T02:27:34Z)
• Chain-of-Experience for Continual LLM Improvement [57.11645184182825]
  我々は,大規模言語モデルがテスト時に反復的な経験からどのように学習するかを研究する。 多様なフィードバック機構でCoE(Chain-of-Experience)をインスタンス化する。 本研究は,反復体験の活用がフィードバックのないベースラインを一貫して上回ることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-18T17:22:54Z)
• Agentic Harness Engineering: Observability-Driven Automatic Evolution of Coding-Agent Harnesses [57.20181537213498]
  Agentic Harness Engineering (AHE)は、ハーネスエンジニアリングを自動化するクローズドループである。 AHEは3つの一致した可観測性柱を通じて課題に対処する。 10 AHE lift pass@1 on Terminal-Bench 2 from 69.7% to 77.0%。 SWE-bench-verifiedでは、種子よりも12%少ないトークンで合計成功率を上回り、ターミナルベンチ2では+5.1から+10.1ppのクロスファミリーゲインを得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-28T16:55:02Z)
• Quantifying Divergence in Inter-LLM Communication Through API Retrieval and Ranking [0.0]
  大規模言語モデル(LLM)は、複雑なタスクを実行するために外部APIを優先する自律的なエージェントとして、ますます運用されている。 本稿では,LLM間の差異を定量化する統一ベンチマークフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-09T20:28:24Z)
• Eigen-1: Adaptive Multi-Agent Refinement with Monitor-Based RAG for Scientific Reasoning [53.45095336430027]
  暗黙的な検索と構造化された協調を組み合わせた統合フレームワークを開発する。 Humanity's Last Exam (HLE) Bio/Chem Goldでは,48.3%の精度を実現している。 SuperGPQAとTRQAの結果はドメイン間の堅牢性を確認した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-25T14:05:55Z)
• An ML-based Approach to Predicting Software Change Dependencies: Insights from an Empirical Study on OpenStack [0.6554326244334866]
  現代のソフトウェアシステムでは、依存関係はチーム間で複数のコンポーネントにまたがり、開発とデプロイメントの課題を生み出します。 2つのMLモデルを利用する半自動アプローチを提案する。 提案モデルでは,平均AUCスコアは79.33%,91.89%,Brierスコアは0.11,0.014であった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-07T05:16:29Z)
• Graph-of-Causal Evolution: Challenging Chain-of-Model for Reasoning [4.586907225774023]
  この研究は因果進化グラフ(GoCE)を提案する。 GoCEは暗黙のトークン表現を、微分可能でスパースな因果隣接行列にマッピングし、計算の各層を通じて因果制約を透過する。 CLUTRR、CLADDER、EX-FEVER、CausalQAなどの公開データセットで評価されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-09T07:26:47Z)
• Structural Entropy Guided Probabilistic Coding [52.01765333755793]
  構造エントロピー誘導型確率的符号化モデルSEPCを提案する。 我々は、構造エントロピー正規化損失を提案することにより、潜在変数間の関係を最適化に組み込む。 分類タスクと回帰タスクの両方を含む12の自然言語理解タスクに対する実験結果は、SEPCの優れた性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-12T00:37:53Z)
• Fine-Tuning on Diverse Reasoning Chains Drives Within-Inference CoT Refinement in LLMs [63.36637269634553]
  本稿では,LLMを微調整し,一つの推論ステップで思考の逆連鎖(DCoT)を生成する手法を提案する。 DCoTの微調整により,モデルファミリおよびスケール間のCoTベースライン上での性能が向上することを示す。 我々の研究は、定量的解析と手動評価の両方で、観測された利益は、最初の推論連鎖を洗練させるモデルの能力に由来することを明らかにしているため、重要である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-03T15:01:18Z)
• VCformer: Variable Correlation Transformer with Inherent Lagged Correlation for Multivariate Time Series Forecasting [1.5165632546654102]
  本稿では,変数間の相関を抽出する可変相関変換器(VCformer)を提案する。 VCAはクエリとキー間の遅延に応じて、相互相関スコアを計算し、統合する。 クープマンダイナミクス理論にインスパイアされた我々は、時系列の非定常性を改善するために、クープマン時間検出器(KTD)を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-19T07:39:22Z)
• Unleashing the Power of Graph Data Augmentation on Covariate Distribution Shift [50.98086766507025]
  本稿では,AIA(Adversarial Invariant Augmentation)という,シンプルで効率の良いデータ拡張戦略を提案する。 AIAは、拡張プロセス中に元の安定した特徴を同時に保存しながら、新しい環境をエクスポーレーションし、生成することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-05T07:55:55Z)
• Accuracy on the Line: On the Strong Correlation Between Out-of-Distribution and In-Distribution Generalization [89.73665256847858]
  分布外性能は,広範囲なモデルと分布シフトに対する分布内性能と強く相関していることを示す。 具体的には,CIFAR-10 と ImageNet の変種に対する分布内分布と分布外分布性能の強い相関関係を示す。 また,CIFAR-10-Cと組織分類データセットCamelyon17-WILDSの合成分布の変化など,相関が弱いケースについても検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-09T19:48:23Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。