論文の概要: Towards Competence-Based Management for Open Source Software Projects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.05599v1
• Date: Thu, 06 Aug 2026 04:45:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-07 15:25:20.820121
• Title: Towards Competence-Based Management for Open Source Software Projects
• Title（参考訳）: オープンソースソフトウェアプロジェクトのコンピテンスベースの管理を目指して
• Abstract要約: コアコントリビュータの離脱は、プロジェクトの生存を危険にさらすほどに増加した。 労働力を置き換える新しい貢献者を見つけるのは難しく、時間を要する。 コントリビュータの能力の適切な評価によって、コントリビュータのコアコントリビュータのリプレースとして、候補を特定してトレーニングすることが可能になります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1410799064827235
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Contributors to Open Source Software (OSS) projects are vital to maintaining the health of both communities and projects. However, the number of projects experiencing core contributors' disengagement has increased to the point that it risks the projects' survival. Finding new contributors to replace the workforce is challenging and time-intensive due to several factors, including a lack of precise knowledge about potential candidates' competences, which may need to be confirmed through interviews and exams. Previous studies provided indications of the contributor's competences, although they lack depth in understanding competence levels, which can result in poor knowledge about the contributor's capabilities. To address this gap, we assess contributors' competence by collecting code metrics related to source code from contributions. We also propose a competence model able to predict the competence level required to solve tasks. By properly assessing contributors' competences, we can identify and train candidates to replace core contributors. Our replication package, including code, data, and documentation, is available at https://doi.org/10.5281/zenodo.21605122
• Abstract（参考訳）: オープンソースソフトウェア(OSS)プロジェクトへのコントリビュータは、コミュニティとプロジェクトの健全性を維持するために不可欠です。 しかし、コアコントリビュータの離脱を経験するプロジェクトの数は、プロジェクトの生存を危険にさらすほどに増えている。 潜在的な候補者の能力に関する正確な知識が欠如しているなど、面接や試験を通じて確認する必要があるなど、いくつかの要因により、雇用者に代わる新しい貢献者を見つけることは難しく、時間を要する。 以前の研究では、コントリビュータの能力の指標が提供されていたが、コントリビュータの能力に関する知識が乏しく、コントリビュータの能力に関する知識が不足していた。 このギャップに対処するため,コントリビュータのコントリビュータのコントリビュータからソースコードに関連するコードメトリクスを収集して,コントリビュータの能力を評価する。 また,課題解決に必要な能力レベルを予測する能力モデルを提案する。 コントリビュータの能力の適切な評価によって、コントリビュータのコアコントリビュータのリプレースとして、候補を特定してトレーニングすることが可能になります。 コード、データ、ドキュメントを含む私たちのレプリケーションパッケージはhttps://doi.org/10.5281/zenodo.21605122で利用可能です。

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