Kod dofter hänvisar till alla symptom i källkoden för ett program som möjligen indikerar ett djupare problem, hindrar programvaruunderhåll och utveckling. Detektering av koddofter är utmanande för utvecklare och deras informella definition leder till införandet av flera detektionsmetoder och verktyg. Detta papper utvärderar och jämför fyra luktdetekteringsverktyg, nämligen inFusion, JDeodorant, PMD och JSpIRIT. Dessa verktyg har tillämpats på olika versioner av samma programvarusystem, nämligen MobileMedia och Health Watcher, för att beräkna noggrannheten hos och överenskommelsen med verktyg för att upptäcka lukten av kod. Vi beräknade noggrannheten hos varje verktyg i upptäckten av tre kod dofter: God Class, God Method, och Feature Avvy. Överenskommelsen beräknades mellan verktyg och mellan verktygspar. En av våra viktigaste resultat är att de utvärderade verktygen uppvisar olika noggrannhetsnivåer i olika sammanhang. För MobileMedia, till exempel, varierar den genomsnittliga återkallelsen från 0 till 58% och den genomsnittliga precisionen från 0 till 100%, medan för Health Watcher variationerna är 0 till 100% och 0 till 85%, respektive. När det gäller avtalet fann vi att den övergripande överenskommelsen mellan verktyg varierar från 83 till 98 procent bland alla verktyg och från 67 till 100 procent mellan par av verktyg. Vi genomförde också en sekundär studie av utvecklingen av kod dofter i båda målsystem och fann att i allmänhet kod dofter är närvarande från tidpunkten för skapandet av en klass eller metod i 74,4% av fallen MobileMedia och 87,5% av Health Watcher.
Paiva et al har också gjort en studie om verktyg för att upptäcka lukten av kod. Hoppa över det.
On the evaluation of code smells and detection tools
{'venue': 'Journal of Software Engineering Research and Development', 'journal': 'Journal of Software Engineering Research and Development', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}