Fire Drill Anti-Pattern Dataset

Fire Drill Anti-Pattern Dataset 是 9 个真实世界软件项目的集合，用于检测具有基本事实、问题跟踪数据、源代码密度、模型和代码的 Fire Drill 反模式。这些数据应该有助于检测 Fire Drill 反模式的存在。它包括数据、基本事实、代码和笔记本。该数据支持两种不同的 AP 检测方法：a) 通过问题跟踪数据，b) 通过底层源代码。因此，该软件包包括以下内容： 问题跟踪数据中的防火练习：每个项目是否以及如何展示防火练习 AP 的基本事实，范围为 [0,10]。这是由两个单独的评估者决定的，他们也达成了共识。每个项目的第一种方法的指标系数。每个项目的详细问题跟踪数据：发生了什么以及何时发生。每个项目的时间日志。源代码数据中的防火练习：三份技术报告，记录了如何将描述转换为可检测模式，并使用该模式检测存在并对其进行评分（类似于评级）的开发方法。还包括有关如何将活动分配给各个提交的报告。九个项目中每个提交的源代码密度数据（指标）作为单独的数据集。代码：存储所有代码、模型、笔记本和预计算结果的存储库快照，以实现最大的可重复性（代码是用 R 编写的）。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集由林奈大学于2022年发布，包含9个真实软件项目，用于检测Fire Drill反模式。它提供基本事实、问题跟踪数据和源代码密度等资源，支持通过问题跟踪和源代码两种方法进行反模式识别，旨在提高检测的准确性和可重复性。