Replicação Parcial de um Systematic Mapping Study sobre o Uso de Inteligência Artificial em Tarefas de Entendimento de Código-Fonte

Título do Trabalho: Replicação Parcial de um Systematic Mapping Study sobre o Uso de Inteligência Artificial em Tarefas de Entendimento de Código-Fonte Autores e Afiliação: Ewerton Felipe de Souza Cordeiro (PPGTI / UFRN) Maria Jamilli Lemos de Macedo (PPGTI / UFRN) Fabrício Guimarães Alcântara da Silva (PPGTI / UFRN) Rafael Pereira de Alexandria Soares (PPGTI / UFRN) Resumo dos Dados: Este repositório contém os dados e artefatos de pesquisa gerados durante a replicação parcial do Systematic Mapping Study originalmente conduzido por Fudholi e Capiluppi (2025). O foco da extração de dados abrangeu a avaliação experimental da literatura recente, especificamente as questões de pesquisa relacionadas a Datasets/Benchmarks (RQ1), Métricas de Avaliação (RQ2) e Estratégias de Validação (RQ3). Estrutura dos Arquivos: O arquivo principal disponibilizado neste repositório é a planilha 'final_dataset.xlsx', estruturada nas seguintes abas: Lista_de_Artigos: Catálogo com os metadados (Título, Autores, Ano e DOI) dos 16 estudos primários analisados. Extracao_Independente: Matriz contendo os dados brutos extraídos no processo de revisão por pares (responsável e colaborador). Dataset_Consolidado: A síntese final dos dados padronizados após a resolução de divergências pela equipe. Nota sobre Scripts e Análise: Os gráficos sumarizadores de distribuição temporal e categorização presentes no artigo final foram gerados nativamente a partir do código LaTeX, utilizando a contagem de categorias da aba "Dataset_Consolidado". Portanto, não houve a utilização de scripts externos de análise (ex: Python, R), sendo a própria planilha o artefato integral de dados desta replicação.