@MASTERSTHESIS{ 2003:1193205923, title = {Usando medição de código fonte para refractoring}, year = {2003}, url = "http://teste.tede.unifacs.br:8080/tede/handle/tede/305", abstract = "Refactoring melhorando a estrutura interna do software sem modificação no seu comportamento observável é um mecanismo importante para se evitar a degradação da qualidade do software. Fundamental para tal finalidade é a identificação de trechos do código fonte que apresentam oportunidades de refactoring comumente chamadas de bad smells. Esta dissertação propõe uma abordagem para auxiliar na detecção de bad smells através de medição de código fonte. Como para resolver este problema são necessárias várias outras etapas ainda não implementadas, esta dissertação tem como objetivo estabelecer mecanismos que representem um primeiro passo no sentido de detectar bad smells através da medição de código fonte. Para tal finalidade é realizado um estudo que relaciona métricas, refactorings e bad smells. O estudo é dividido em duas partes. A primeira parte top-down é baseada na aplicação analítica do paradigma Meta Pergunta Métrica (MPM). A segunda parte bottom-up é um estudo empírico do relacionamento entre métricas conhecidas de código fonte, refactorings e bad smells. O estudo baseado na aplicação analítica do paradigma Meta Pergunta Métrica (MPM) identificou tipos de métricas necessários para a identificação dos bad smells propostos por Fowler. O estudo mostra que 75% das métricas necessárias não estão disponíveis, sendo que deste universo, aproximadamente 78% são factíveis e implementáveis e o restante são métricas fortemente dependentes de análise cognitiva e de difícil implementação. O estudo empírico analisou 47 métricas de código fonte ao longo de um estudo de caso estas métricas foram obtidas a partir de um conjunto de métricas comercialmente disponíveis em ferramentas de medição de software. O estudo de caso mediu a variação destas métricas ao longo da seqüência de 77 refactorings. Foram utilizados dois coeficientes criados nesta dissertação especialmente para associar métricas e refactorings Coeficiente de Associação entre Métrica e Refactoring (CAMR) e Coeficiente de Associação Forte entre Métrica e Refactoring (CAFMR) e os resultados destas associações são apresentados para os refactorings executados durante o estudo de caso.", publisher = {Universidade Salvador}, scholl = {Programa de Pós-Graduação em Sistemas e Computação}, note = {Sistemas e Computação} }