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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 Research
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.

3 468 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.
3 468 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 12 sur 70

Les étiquettes couvrent 10 des 3 468 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 3 468 des 3 468 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

afffundnon étiqueté
CLEVER
Mathieu Nayrolles, Abdelwahab Hamou‐Lhadj
2018· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
50
citations
affnon étiqueté
Natural Software Revisited
Musfiqur Rahman, Dharani Palani, Peter C. Rigby
2019· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
49
citations
affsans résuménon étiqueté
Taupe : Visualizing and analyzing eye-tracking data
Benoît De Smet, Lorent Lempereur, Zohreh Sharafi, Yann‐Gaël Guéhéneuc, Giuliano Antoniol, Naji Habra
2012· article· en· Science of Computer Programming· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
49
citations
affnon étiqueté
A Study of C/C++ Code Weaknesses on Stack Overflow
Haoxiang Zhang, Shaowei Wang, Heng Li, Tse-Hsun Chen, Ahmed E. Hassan
2021· article· en· IEEE Transactions on Software Engineering· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
48
citations
affnon étiqueté
The evolution of ANT build systems
Shane McIntosh, Bram Adams, Ahmed E. Hassan
2010· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
48
citations
affnon étiqueté
Fishtail
Nicholas Sawadsky, Gail C. Murphy
2011· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
47
citations
affnon étiqueté
An optimal algorithm for MoJo distance
Zhihua Wen, Vassilios Tzerpos
2004· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
47
citations
affsans résuménon étiqueté
Studying high impact fix-inducing changes
Ayşe Tosun, Emad Shihab, Yasukata Kamei
2015· article· en· Empirical Software Engineering· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
46
citations
affsans résuménon étiqueté
Mining API usage scenarios from stack overflow
Gias Uddin, Foutse Khomh, Chanchal K. Roy
2020· article· en· Information and Software Technology· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
46
citations
affnon étiqueté
VISUALIZING THE EVOLUTION OF SOFTWARE USING SOFTCHANGE
Daniel M. Germán, Abram Hindle
2006· article· en· International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
46
citations
afffundnon étiqueté
Refactoring references for library migration
Puneet Kapur, Brad Cossette, Robert J. Walker
2010· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
45
citations
affsans résuménon étiqueté
License usage and changes: a large-scale study on gitHub
Christopher Vendome, Gabriele Bavota, Massimiliano Di Penta, Mario Linares‐Vásquez, Daniel M. Germán, Denys Poshyvanyk
2016· article· en· Empirical Software Engineering· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
45
citations
affnon étiqueté
*J
Bruno Dufour, Laurie Hendren, Clark Verbrugge
2003· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
45
citations
affnon étiqueté
The value of design rationale information
Davide Falessi, Lionel Briand, Giovanni Cantone, Rafael Capilla, Philippe Kruchten
2013· article· en· ACM Transactions on Software Engineering and Methodology· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
45
citations
affnon étiqueté
Why did this code change
Sarah Rastkar, Gail C. Murphy
2016· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
45
citations

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