Buchumschlag

Exploring the Impact of Code Style in Identifying Good Programmers

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Yasir, Rafed Muhammad, Kabir, Ahmedul
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2022
Schlagworte:	Software Engineering
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Defect Prediction Using Stylistic Metrics
von: Yasir, Rafed Muhammad, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Towards Explorative IRBL: Combining Semantic Retrieval with LLM-driven Iterative Code Exploration
von: Asad, Moumita, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Exploring the Impact of Source Code Linearity on the Programmers Comprehension of API Code Examples
von: Alharbi, Seham, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Acknowledging Good Java Code with Code Perfumes
von: Straubinger, Philipp, et al.
Veröffentlicht: (2024)

What Makes Programmers Laugh? Exploring the Submissions of the Subreddit r/ProgrammerHumor
von: Kuutila, Miikka, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sema Code: Decoupling AI Coding Agents into Programmable, Embeddable Infrastructure
von: Wang, Huacan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Directional Diffusion-Style Code Editing Pre-training
von: Liang, Qingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

On the Prevalence, Evolution, and Impact of Code Smells in Simulation Modelling Software
von: Mahbub, Riasat, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ZS4C: Zero-Shot Synthesis of Compilable Code for Incomplete Code Snippets using LLMs
von: Kabir, Azmain, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Programmer Visual Attention During Context-Aware Code Summarization
von: Wallace, Robert, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Good, the Bad, and the Missing: Neural Code Generation for Machine Learning Tasks
von: Shin, Jiho, et al.
Veröffentlicht: (2023)

What Makes Good In-context Demonstrations for Code Intelligence Tasks with LLMs?
von: Gao, Shuzheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Adoption and Evolution of Code Style and Best Programming Practices in Open-Source Projects
von: Kupari, Alvari, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Impermanent Identifiers: Enhanced Source Code Comprehension and Refactoring
von: Guerra, Eduardo Martins, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Are They All Good? Evaluating the Quality of CoTs in LLM-based Code Generation
von: Zhang, Binquan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bridging Behavioral Biometrics and Source Code Stylometry: A Survey of Programmer Attribution
von: Horvath, Marek, et al.
Veröffentlicht: (2026)

P4OMP: Retrieval-Augmented Prompting for OpenMP Parallelism in Serial Code
von: Abdullah, Wali Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Good, the Bad, and the Monstrous: Predicting Highly Change-Prone Source Code Methods at Their Inception
von: Chowdhury, Shaiful
Veröffentlicht: (2024)

Quo Vadis, Code Review? Exploring the Future of Code Review
von: Dorner, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Improving Code Comprehension through Cognitive-Load Aware Automated Refactoring for Novice Programmers
von: Saha, Subarna, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Function-to-Style Guidance of LLMs for Code Translation
von: Zhang, Longhui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Good Vibrations? A Qualitative Study of Co-Creation, Communication, Flow, and Trust in Vibe Coding
von: Pimenova, Veronica, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Exploring Multi-Lingual Bias of Large Code Models in Code Generation
von: Wang, Chaozheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Identifying and Replicating Code Patterns Driving Performance Regressions in Software Systems
von: Campos, Denivan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Studying the Impact of Early Test Termination Due to Assertion Failure on Code Coverage and Spectrum-based Fault Localization
von: Uddin, Md. Ashraf, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Lyra: A Benchmark for Turducken-Style Code Generation
von: Liang, Qingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Do Comments and Expertise Still Matter? An Experiment on Programmers' Adoption of AI-Generated JavaScript Code
von: Li, Changwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Identifying Inaccurate Descriptions in LLM-generated Code Comments via Test Execution
von: Kang, Sungmin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Identifying Bug Inducing Commits by Combining Fault Localisation and Code Change Histories
von: An, Gabin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SparseCoder: Identifier-Aware Sparse Transformer for File-Level Code Summarization
von: Wang, Yanlin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Identifying Smart Contract Security Issues in Code Snippets from Stack Overflow
von: Chen, Jiachi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Can We Identify Stack Overflow Questions Requiring Code Snippets? Investigating the Cause & Effect of Missing Code Snippets
von: Mondal, Saikat, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CodeJudge-Eval: Can Large Language Models be Good Judges in Code Understanding?
von: Zhao, Yuwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exploring the Capabilities of LLMs for Code Change Related Tasks
von: Fan, Lishui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DocPrism: Local Categorization and External Filtering to Identify Relevant Code-Documentation Inconsistencies
von: Xu, Xiaomeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DeepFWI: Identifying Bug-Sensitive Warnings with Multi-Modal Code-Warning Semantics
von: Liu, Han, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Copy-and-Paste? Identifying EVM-Inequivalent Code Smells in Multi-chain Reuse Contracts
von: Wang, Zexu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Toward Green Code: Prompting Small Language Models for Energy-Efficient Code Generation
von: Ashraf, Humza, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Survey on Large Language Model Impact on Software Evolvability and Maintainability: the Good, the Bad, the Ugly, and the Remedy
von: Matias, Bruno Claudino, et al.
Veröffentlicht: (2026)

From Code to Career: Assessing Competitive Programmers for Industry Placement
von: Akib, Md Imranur Rahman, et al.
Veröffentlicht: (2025)