قضايا جديدة
السؤال: كم عدد الأعداد الجديدة التي تم إنشاؤها خلال فترة معينة؟
نظرة عامة
Issues New measures the number of new issues created within a specified period. Each of these tickets (issues) are opened (submitted) by a certain person, and are later commented and annotated by many others. Data points consist of the count of issues that were initially opened or submitted during the measurement period. Issues can be reopened after being closed. Reopening an issue can be considered as opening a new issue (see parameters, below). For example, "issues" correspond to "issues" in the case of GitHub, GitLab or Jira, to "bug reports" in the case of Bugzilla, and to "issues" or "tickets" in other systems. Tracking issues provide insights into project activity and engagement. A high volume of new issues indicates an active community discussing problems, proposing solutions, and contributing to project development. Issues New monitors the level of ongoing discussion and engagement too. Analyzing the types of issues being created can provide insights into potential areas where DEI efforts may be needed to address specific concerns to participation.
اريد معرفة المزيد؟
انقر هنا لقراءة المزيد حول هذا المقياس.
استراتيجيات جمع البيانات
وصف محدد: جيثب
في حالة GitHub، يتم تعريف المشكلة على أنها "مشكلة".
يمكن تحديد تاريخ الإصدار (لنظره في فترة أو لا) بأنه التاريخ الذي تم فيه فتح الإصدار (التقديم).
وصف محدد: GitLab
في حالة GitHub، يتم تعريف المشكلة على أنها "مشكلة".
يمكن تحديد تاريخ الإصدار (لنظره في فترة أو لا) بأنه التاريخ الذي تم فيه فتح الإصدار (التقديم).
وصف محدد: جيرا
في حالة جيرا، يتم تعريف القضية على أنها "قضية".
يمكن تحديد تاريخ الإصدار (لنظره في فترة أو لا) بأنه التاريخ الذي تم فيه فتح الإصدار (التقديم).
وصف محدد: بوغزيلا
في حالة Bugzilla، يتم تعريف المشكلة على أنها "تقرير خطأ"، طالما أنها مرتبطة بملفات التعليمات البرمجية المصدر.
يمكن تحديد تاريخ المشكلة (لنظرها في فترة ما أو لا) بالتاريخ الذي تم فيه فتح تقرير الخطأ (تقديمه).
المجمعات:
- عدد. إجمالي عدد الإصدارات الجديدة خلال الفترة.
- نسبة. نسبة الأعداد الجديدة إلى إجمالي عدد الأعداد خلال تلك الفترة.
المعلمات:
-
فترة من الزمن. تاريخ البدء والانتهاء للفترة التي يتم خلالها النظر في المشكلات. الافتراضي: إلى الأبد.
-
معيار الكود المصدر. الخوارزمية. الافتراضي: جميع المشكلات مرتبطة بالكود المصدر. إذا ركزنا على الكود المصدر، فنحن بحاجة إلى معيار لتحديد ما إذا كانت المشكلة مرتبطة بالكود المصدر أم لا.
- إعادة الفتح كإصدار جديد. قيمة منطقية. افتراضي: خطأ.\ معيار لتحديد ما إذا كانت المشكلات التي أعيد فتحها تعتبر مشكلات جديدة.
فلاتر
- من قبل الممثلين (مقدم ، معلق ، أقرب). يتطلب دمج الهويات المقابلة لنفس المؤلف.
- حسب مجموعات الفاعلين (صاحب العمل ، الجنس ... لكل ممثل). يتطلب تجميع الممثلين ، وعلى الأرجح ، دمج الممثلين.
المرئيات
- عد لكل فترة زمنية بمرور الوقت
- النسبة لكل فترة زمنية بمرور الوقت
ويمكن تجميعها عن طريق تطبيق عوامل التصفية المحددة أعلاه. ويمكن تمثيلها كمخططات شريطية، مع مرور الوقت في المحور X. سيمثل كل شريط مقترحات لتغيير الكود خلال فترة معينة (شهر على سبيل المثال).
المساهمين
- جورج جي بي لينك
- داون فوستر
- كيفن لومبارد
- غريب سي أوميه
معلومات اضافية
لتحرير هذا المقياس، يرجى قم بتقديم طلب التغيير هنا
للإشارة إلى هذا المقياس في البرامج أو المنشورات ، يرجى استخدام عنوان URL الثابت هذا: https://chaoss.community/?p=3587
قد يؤدي استخدام المقاييس الصحية ونشرها إلى انتهاكات الخصوصية. قد تتعرض المنظمات للمخاطر. قد تتدفق هذه المخاطر من الامتثال للائحة العامة لحماية البيانات في الاتحاد الأوروبي ، أو مع قانون الولاية في الولايات المتحدة ، أو مع قوانين أخرى. قد تكون هناك أيضًا مخاطر تعاقدية ناتجة عن شروط الخدمة لموفري البيانات مثل GitHub و GitLab. يجب فحص استخدام المقاييس بحثًا عن المخاطر ومشكلات أخلاقيات البيانات المحتملة. لطفا أنظر وثيقة أخلاقيات البيانات CHAOSS للحصول على إرشادات إضافية.