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– Safari: https://support.apple.com/kb/PH21411?locale=pt_PT
Pour valider empiriquement l?efficacité des métriques dans le contexte de la POA, trois métriques spécifiques sont prises en compte :Méthode pondérée par classe (WMC) - Cette mesure représente la somme des complexités de toutes les méthodes d?une classe. Une valeur WMC élevée indique que la classe a plus de comportement ou de logique, ce qui peut être plus difficile à comprendre et à maintenir.Couplage sur l?exécution des conseils (CAE) - Cette mesure quantifie le degré de couplage des aspects avec d?autres classes sur la base de l?exécution des conseils. Un couplage élevé peut accroître les difficultés de maintenance et réduire la modularité.Weighted Pointcut per Aspect (WPA) - Cette mesure compte et pondère la complexité des points de coupe définis dans un aspect. Un WPA élevé indique que l?aspect interagit avec de nombreuses parties du programme, ce qui peut accroître sa charge cognitive.Pour améliorer l?évaluation de ces métriques, une métrique cognitive pondérée est proposée. Cette nouvelle mesure tente d?intégrer les considérations de complexité cognitive dans les mesures existantes (WMC, CAE, WPA) en attribuant des pondérations basées sur l?effort de compréhension humaine. Cependant, comme la complexité des logiciels n?est pas toujours binaire ou linéaire, les systèmes logiques traditionnels ne suffisent pas toujours à modéliser ces complexités.
