藉由檢視當月最佳專案的活躍值曲線，除了兩個專案在六個月中活躍值過低 (實際上其活躍度值還可以維持在排行榜 90%以上)外，其他 17 個專案都符合持 續度(sustainability)的定義。用相同方式去檢視在活躍度排行榜不同區段的專案，
可以檢視出在排行榜不同區段，專案活躍值的大略值。透過活躍值與活躍度排行 榜的百分比，更能比較出開放程式碼中的 Pareto Distribution。
貢獻度分布方面，可以觀察到發展者貢獻比例仍超過 77%(此處的發展者只 包括專案首頁所列的資料)，而貢獻者在核心與使用者介面的貢獻比例約為 5 比 3。使用者的貢獻佔了 22%左右，與預期不同的是使用者在核心與使用者介面的 貢獻比例約為 2 比 1。不管是發展者或者使用者在核心的貢獻都比使用者介面 多，與傳統核心與使用者介面比例不同。可能是擷取專案數太少，樣本數不足，
或只計貢獻筆數，而沒有考慮到每筆貢獻重要程度不同或加入的程式碼行數差 異。
雛型系統(Prototype)方面，可以觀察出一開始有雛型的專案，在活躍度排行 榜上會優於沒有雛形的專案，尤其在排行榜 99%以上的差異更大。若由排行榜為 主體去檢視符合雛型定義的專案，則有侷限性。較合理的方式是統計符合雛型定 義的所有專案，觀察排行榜區段分佈數量最多且符合定義的專案，更能看出符合 雛形定義專案呈現的活躍度。在排行低於 50%的專案，通常 CVS comments 數不 到 50，可以預期的是符合雛型定義的專案幾乎都至少會在排行榜 50%以上。有 問題的部分是定義是否恰當，再未來做實驗時，亦可變更標準—前兩個月所需的 cvs comments 的數量，可將 50 改成 30 或 70，看看符合跟不符合雛型定義專案 的差異度，也可藉此反推得到一開始具雛形的專案前兩個月合理的 cvs comments 數量須達到多少以上。
我們主要的貢獻在於確認開放程式碼中的高度偏移現象(high-skewed)，以及
統計專案中貢獻度分布，並確認曾當選當月指標專案者是否都維持一定時間的活 躍值。
在擷取 SourceForge 上面的專案資料時需特別注意，有些專案的首頁可能未 使用到 SourceForge 所提供的空間。例如 OpenWebMail 只用 SourceForge 的 CVS，
而沒有利用下載的功能，該專案註冊至今下載數都是 0，也未提供任何 release。
而 P2P 軟體中的 Emule，下載數長時期高居第一名，Bug 次數在 SourceForge 上 面卻仍是０。但不顯示 OpenWebMail 沒有 release，而 Emule 也沒有 Bug，仍需 查看其他資訊來源。
後續可進行的工作，包括可藉由普遍度/生命力(popularity/vitality)的比值(參 照看 4.2 節)，觀察不同軟體類型的比值是否會呈現差異。對於社群叢集大小的計 算方面，我們可透過 4.4 節的方法統計現今 SourceForge 上面的社群狀況，再與 [18]中的結論進行比較，判斷社群發展狀況是否已達到成熟的階段，藉此統計出 來的社群，使貢獻度分布的分析更加準確(原本視為使用者的帳號可能與該專案 發展者隸屬於同一個社群)。同時對於 SourceForge 上面的錯誤(Bug)報告，可藉 由 resolution_id 值或檢驗狀態有修改過的報告，統計出有效的比例。
可針對普遍度與生命力相差極大的專案進行探討，歸納出不同類型專案，所 具有的普遍度與生命力型態。在 SourceForge 上，P2P 軟體是屬於普遍度(下載數) 高但生命力不高者，而 OpenWebMail 由於沒有開放下載，因此普遍度不高但生 命力高。這些比較特殊的狀況都可深入討論，也可應用到所提到的水平(horizontal) 與垂直(vertical)應用程式(application) 。水平的應用程式代表使用者會利用該程 式來開發其他的軟體，例如系統開發軟體、軟體開發環境以及資料庫開發軟體 等。而垂直的應用軟體如普遍使用者應用的軟體，可以嘗試歸納兩者普遍度與生 命力的差異。
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