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Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

Terme de recherche
Auteur ou autrice
Période
Ordre
Langue
Type
Domaine
Revue
Sujet
Software Engineering Techniques and Practices
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

1 138 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20002025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
1 138 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 10 sur 23

Les étiquettes couvrent 1 des 1 138 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 1 138 des 1 138 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail (titre seulement); le volet Codex est un classifieur distillé et calibré. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affnon étiqueté
Point/Counterpoint
David Lorge Parnas, Bill Curtis
2009· article· en· IEEE Software· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
aboutno affnon étiqueté
Project Suitability for Agile methodologies
Nikolay Spasibenko, Besiana Alite
2009· article· en· KTH Publication Database DiVA (KTH Royal Institute of Technology)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
afffundnon étiqueté
Distributed Scrum: A Case Meta-analysis
Ronnie de Souza Santos, Paul Ralph, Arham Arshad, Klaas-Jan Stol
2023· review· en· ACM Computing Surveys· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
aboutno affnon étiqueté
Software Process Improvement In Bangladesh.
Bernard Wong, Sazzad Hasan
2006· article· en· Software Engineering Research and Practice· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
Software team processes: A taxonomy
Pierre N. Robillard, Mathieu Lavallée
2012· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
afffundnon étiqueté
Developmental Progress in Conducting Action Research
Shankar Sankaran, Wendy Rowe, Phil Cady
2017· article· en· Systems Research and Behavioral Science· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
6
citations
afffundnon étiqueté
Determining Project Contingency Reserve Using a Fuzzy Arithmetic-Based Risk Analysis Method
Seyed Hamed Fateminia, Nasir Bedewi Siraj, Aminah Robinson Fayek, Andrew Johnston
2020· article· en· Proceedings of the ... Annual Hawaii International Conference on System Sciences/Proceedings of the Annual Hawaii International Conference on System Sciences· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affsans résuménon étiqueté
Attributes of a great requirements engineer
Larissa Pires Barbosa, Sávio Freire, Paulo Maciel, Marcos Kalinowski, Zadia Codabux, Rodrigo Spínola
2024· article· en· Journal of Systems and Software· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
Constructivist Learning During Software Development
Václav Rajlich, Shaochun Xu
2007· article· en· International Journal of Cognitive Informatics and Natural Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
venueno affnon étiqueté
Use Case Realization in Software Reverse Engineering
Yanti Andriyani, Ibnu Daqiqil Id, Evfi Mahdiyah, Al Aminuddin
2022· article· en· Ingénierie des systèmes d information· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
Specifying the Software Project Risk Construct
Mazen El-Masri, Suzanne Rivard
2010· article· en· Journal of the Association for Information Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affnon étiqueté
Continuous Integration
Julia Naomi Rosenfield Boeira
2023· book-chapter· en· Apress eBooks· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations

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