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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 Testing and Debugging 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.

996 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.
996 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 14 sur 20

Les étiquettes couvrent 2 des 996 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 996 des 996 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.

afffundnon étiqueté
SymRustC: A Hybrid Fuzzer for Rust
Frédéric Tuong, Mohammad Omidvar Tehrani, Steven Y. Ko
2023· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Scenario-Based Program Slicing
Alexander B. Campbell, Anthony Cox
2008· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Abstract Debugging with GobPie
Karoliine Holter, Juhan Oskar Hennoste, Simmo Saan, Patrick Lam, Vesal Vojdani
2024· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
fundno affnon étiqueté
WATonoBus: Field-Tested All-Weather Autonomous Shuttle Technology
Neel P. Bhatt, Ruihe Zhang, Minghao Ning, Ahmad Reza Alghooneh, Joseph Sun, Pouya Panahandeh +5 autres
2023· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
fundno affnon étiqueté
MOTIF: A tool for Mutation Testing with Fuzzing
Jaekwon Lee, Enrico Viganò, Fabrizio Pastore, Lionel Briand
2024· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affsans résuménon étiqueté
Multi-modal Functional Test Execution
Shelly Park, Frank Maurer
2008· book-chapter· en· Lecture notes in business information processing· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affsans résuménon étiqueté
Acceptance Test Optimization
Mohamed Mussa, Ferhat Khendek
2014· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Testing of Communicating Systems
Rachida Dssouli, Ferhat Khendek
2005· book· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Automatic Optimize-time Validation for Binary Optimizers
Motohiro Kawahito, Reid Copeland, Toshihiko Koju, David Siegwart, Moriyoshi Ohara
2022· article· en· Journal of Information Processing· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
fundno affnon étiqueté
An empirical study of testing machine learning in the wild
Moses Openja, Foutse Khomh, Armstrong Foundjem, Zhen Ming, Jiang Jiang, Mouna Abidi +1 autres
2023· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
ZeroFalse: Improving Precision in Static Analysis with LLMs
Mohsen Iranmanesh, Sina Moradi Sabet, Sina Marefat, Ali Javidi Ghasr, Allison Wilson, Iman Sharafaldin +1 autres
2025· preprint· en· ArXiv.org· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations

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