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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.

Exporter en CSVExporter en JSONRequête API

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.

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Revue
Sujet
Model-Driven Software Engineering Techniques
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.

695 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.
695 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 12 sur 14

Les étiquettes couvrent 3 des 695 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 695 des 695 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.

fundno affnon étiqueté
Virtual Frameworks for Source Migration
2006· dissertation· en· UWSpace (University of Waterloo)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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affnon étiqueté
[sans titre]
Simon Van Mierlo, Erwan Bousse, Hans Vangheluwe, Manuel Wimmer, Clark Verbrugge, Martin Gogolla +2 autres
2017· preprint· en· Anet (University of Antwerp)· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
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venueno affnon étiqueté
CAML Milestones
2023· article· fr· CAML Review / Revue de l ACBM· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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venueno affnon étiqueté
A Novel Method for Refactoring UML Metamodel
Berraouna Abdelkader
2023· article· en· Ingénierie des systèmes d information· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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affnon étiqueté
Towards a Body of Knowledge for Model-Based Software Engineering
Federico Ciccozzi, Michalis Famelis, Gerti Kappel, Leen Lambers, Sébastien Mosser, Richard F. Paige +6 autres
2018· article· en· HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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affnon étiqueté
UML crisis! An educational perspective
Zheng; id_orcid 0000-0002-9704-7651 Li, Aidan McGowan, Yan Liu, Abdelwahab Hamou-Lhadj
2025· article· en· Research Portal (Queen's University Belfast)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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affnon étiqueté
Quantools: A MDA transformation approach
Paulo Lumertz, Ana Paula Terra Bacelo, Toacy Oliveira
2010· article· en· Revista de Informática Teórica e Aplicada· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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affnon étiqueté
Towards an Assessment Grid for Intelligent Modeling Assistance
Benoît Combemale, Silvia Abrahão, Nelly Bencomo, Loli Burgueño, Gregor Engels, Jörg Kienzle +3 autres
2020· article· en· HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
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affnon étiqueté
VDesign A Formal Modeling and Optimization Software
Jean Bigeon, Emmanuel Bigeon, E. Atienza
2018· preprint· en· HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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affnon étiqueté
Eating our own dog food
James R. Cordy
2009· article· en· ACM SIGPLAN Notices· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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affnon étiqueté
Model-Driven AI for Games: Research Plan
Christopher Dragert
2012· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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affnon étiqueté
Use Cases in the UML
Brian Dobing, Jeffrey Parsons
2009· book-chapter· en· IGI Global eBooks· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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affnon étiqueté
Generation Rules in POMA Architecture
Mohamed Taleb, Ahmed Seffah, Alain Abran
2010· article· en· Journal of Software Engineering and Applications· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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affsans résuménon étiqueté
Embracing Automation for Monograph Acquisition
Denise Koufogiannakis
2021· article· en· Against the grain· Computer Science
prédiction machine:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
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affsans résuménon étiqueté
Extending instance-based and linear models
Ian H. Witten, Eibe Frank, Mark A. Hall, Christopher Pal, James R. Foulds
2025· book-chapter· en· Elsevier eBooks· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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affsans résuménon étiqueté
MBSA Model-Exchange and Its Challenges
Tony Ghueldre, Wilkinson Joas, Julien Vidalie, Xavier De Bossoreille, Sébastien Duthoit
2025· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
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affnon étiqueté
A cross-technology benchmark for incremental graph queries
Georg Hinkel, Antonio García‐Domínguez, René Schöne, Artur Boronat, Massimo Tisi, Théo Le Calvar +6 autres
2021· article· en· Software & Systems Modeling· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
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