Predição do evento de turnover em equipes de software livre e de código aberto
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2019 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Manancial - Repositório Digital da UFSM |
Texto Completo: | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/20676 |
Resumo: | FOSS projects like RAILS, ELIXIR, LINUX among others have a high employee turnover. This turnover happens when people leave the project or new ones come in. When a con- tributor ceases to be active in a project, a series of negative consequences can affect the software. Among some situations are the lack of maintenance in software modules. The- refore, a developer’s exit can be detrimental to the FOSS project. If a way of knowing who will not make the most contributions to the project is offered, managers or core staff may have time to avoid leaving the contributor or lessen the consequences. This study propose a classifier that predicts turnover when it happens. Based on the FOSS data repositories of the GITHUB, the classifier will offer as a response whether the contributor has last in- teracted or will continue in the project. The results of the best classifier, offered a good performance. The precision was 0.83 and the recall of 0.35 for the class of contributors who will continue in the project. On the other hand, the class of contributors who may be inactive had a precision of 0.81 and an recall of 0.98. |
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Predição do evento de turnover em equipes de software livre e de código abertoTurnover event prediction in free software and open source teamsSistemas complexosEngenharia de softwarePrediçãoTurnoverSystem complexSoftware engineeringPredictCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOFOSS projects like RAILS, ELIXIR, LINUX among others have a high employee turnover. This turnover happens when people leave the project or new ones come in. When a con- tributor ceases to be active in a project, a series of negative consequences can affect the software. Among some situations are the lack of maintenance in software modules. The- refore, a developer’s exit can be detrimental to the FOSS project. If a way of knowing who will not make the most contributions to the project is offered, managers or core staff may have time to avoid leaving the contributor or lessen the consequences. This study propose a classifier that predicts turnover when it happens. Based on the FOSS data repositories of the GITHUB, the classifier will offer as a response whether the contributor has last in- teracted or will continue in the project. The results of the best classifier, offered a good performance. The precision was 0.83 and the recall of 0.35 for the class of contributors who will continue in the project. On the other hand, the class of contributors who may be inactive had a precision of 0.81 and an recall of 0.98.Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPqOs projetos livres e de código aberto, em tradução literal da língua Inglesa free and open source software (FOSS) têm uma alta rotatividade de colaboradores. RAILS, ELIXIR e LINUX são exemplos famosos de projetos FOSS. Essa rotatividade acontece quando pes- soas deixam o projeto ou novas entram. Quando um contribuidor deixa de ser ativo em um projeto, uma série de consequências negativas podem afetar o software. Dentre algumas situações estão a falta de manutenção em módulos do software. Portanto, a saída de um desenvolvedor pode ser prejudicial ao projeto FOSS. Caso exista viável de descobrir quem não realizará mais contribuições no projeto, os gestores podem executar ações para evitar a saída do contribuidor ou diminuir as possíveis consequências. Este estudo propõe um classificador que faça a predição do turnover quando o mesmo aconteça. Com base nos dados de repositórios FOSS do GITHUB, o classificador oferecerá como resposta se o con- tribuidor interagiu pela última vez ou continuará no projeto. As métricas de desempenho dos classificadores apresentaram bons resultados com relação aos trabalhos anteriores. A precision foi de 0,83 e a recall de 0,35 para classe de contribuidores que irão continuar no projeto. Por outro lado, a classe de contribuidores que podem ficar inativos tiveram uma precision de 0,81 e uma recall de 0,98.Universidade Federal de Santa MariaBrasilCiência da ComputaçãoUFSMPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoCentro de TecnologiaZanetti, Marcelo Serranohttp://lattes.cnpq.br/8972369058300871Fontoura, Lisandra ManzoniXXXXXXXXXXXXXXXWiese, Igor ScalianteXXXXXXXXXXXXXXXXXXGiordano, Douglas Montanha2021-04-23T18:56:04Z2021-04-23T18:56:04Z2019-03-26info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/20676porAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Manancial - Repositório Digital da UFSMinstname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSM2021-04-24T06:00:35Zoai:repositorio.ufsm.br:1/20676Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufsm.br/ONGhttps://repositorio.ufsm.br/oai/requestatendimento.sib@ufsm.br||tedebc@gmail.comopendoar:2021-04-24T06:00:35Manancial - Repositório Digital da UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false |
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