@MASTERSTHESIS{ 2022:1709149112,
 	title = {O impacto de fatores contextuais na incid?ncia de code smells: um estudo explorat?rio baseado em minera??o de reposit?rio de software},
 	year = {2022},
 	url = "http://tede2.uefs.br:8080/handle/tede/1554",
 	abstract = "O impacto de fatores contextuais na incid?ncia de code smells: um estudo explorat?rio baseado em minera??o de reposit?rio de software Contexto: Code Smell ? uma met?fora criada para descrever estruturas de c?digo resultantes de design ou pr?tica de programa??o aplicadas de forma potencialmente inadequada. Estudos apresentam code smells como ind?cio de amea?a `a qualidade do software. Entretanto, a ado??o do conceito de code smells na pr?tica do desenvolvimento de software ainda n?o pode ser considerada uma realidade, pelo menos em determinados contextos. Devido ? natureza do software, estabelecer contextos precisos para ado??o de conceitos, m?todos e t?cnicas n?o ? trivial. Diversos fatores podem estar associados ao contexto em que um software ? desenvolvido. Estes fatores podem ser t?cnicos, humanos ou sociais. Apesar dos estudos relacionados a fatores contextuais terem recebido aten??o nos ?lltimos anos, poucos trabalhos abordam o tema considerando a rela??o entre fatores contextuais e code smells. Objetivo: O objetivo deste trabalho ? analisar a rela??o entre a incid?ncia de code smells e fatores contextuais do software. Mais especificamente, o trabalho visa explorar como diferentes tipos de smells est?o relacionados com determinados fatores, de forma independente ou combinados para formar diferentes contextos. M?todo: Est?o sendo utilizados 419 sistemas, considerando 4 fatores contextuais que s?o: Tamanho do Sistema, N?mero de Mudancas, N?mero de Contribuidores e Tempo de Desenvolvimento. Foram considerados 7 tipos de code smells, que s?o amplamente discutidos na literatura: Brain Class, Brain Method, Complex Method, Data Class, Feature Envy, God Class, e Long Method. Executamos um processo de extra??o dos fatores contextuais atrav?s de uma ferramenta de minera??o de reposit?rios de software e realizamos um processo de classifica??o com o objetivo de realizar um agrupamento desses fatores contextuais. Ap?s isso, iniciamos o processo de an?lise dos resultados coletados, utilizando recursos da estat?stica inferencial. Resultados: Os resultados indicam que Tamanho de Sistema ? o fator contextual que impacta mais fortemente na incid?ncia de diferentes tipos de code smells. Em algumas situa??es, como aconteceu com Data Class, Brain Class, Feature Envy e Brain Method, Tamanho do Sistema impacta na incid?ncia destes code smells, independente da combina??o deste fator com os outros estudados. Outros fatores tamb?m impactam de forma diferente na incid?ncia de alguns tipos de code smells estudados. Por exemplo, o fator contextual Tempo de Desenvolvimento impacta na incid?ncia de God Class e Brain Class. Para esses dois code smells, Tempo de Desenvolvimento impacta na incid?ncia, independente da combina??o com os outros fatores contextuais. Isso evidencia a forte rela??o entre o fator e os code smells em quest?o. Conclus?o: Este estudo contribui para ampliar o conjunto de dados emp?ricos sobre a relev?ncia dos fatores contextuais em rela??o aos code smells. Apresenta tamb?m um conjunto de dados sobre code smells e fatores contextuais de 419 softwares obtidos a partir de minera??o de reposit?rio. Por ser apresentado como estudo explorat?rio, o principal achado deste trabalho est? na demonstra??o de que a qualidade de projetos de software tem rela??o com o contexto em que os softwares s?o desenvolvidos. Nessa perspectiva, adotar o conceito de code smell na pr?tica do desenvolvimento de software, sem levar em conta o contexto em que este ? desenvolvido, pode levar a resultados enviesados, ou at? distorcidos da realidade de como os code smells afetam ou surgem no sistemas.",
 	publisher = {Universidade Estadual de Feira de Santana},
 	scholl = {Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o},
 	note = {DEPARTAMENTO DE TECNOLOGIA}
}