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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
Advanced Software Engineering Methodologies
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.

1 299 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.
1 299 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 18 sur 26

Les étiquettes couvrent 1 des 1 299 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 1 299 des 1 299 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.

affsans résuménon étiqueté
BHive: Behavior-Driven Development Meets B-Method
John Douglas Carter, William B. Gardner
2017· book-chapter· en· Advances in intelligent systems and computing· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Aquarium: Cassiopea and Alewife Languages
David A. Holland, Jingmei Hu, Ming Kawaguchi, Eric Hsueh-Chan Lu, Stephen Chong, Margo Seltzer
2019· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affsans résuménon étiqueté
Umple-TL: A Model-Oriented, Dependency-Free Text Emission Tool
Mahmoud Husseini Orabi, Ahmed Husseini Orabi, Timothy C. Lethbridge
2020· book-chapter· en· Communications in computer and information science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Método ERi*c - Engenharia de Requisitos Intencional.
Antônio de Pádua Albuquerque Oliveira, Julio César Sampaio do Prado Leite, Luiz Marcio Cysneiros
2008· article· es· WER· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Cost and Benefit of Tracing Features with Embedded Annotations
Thorsten Berger, Wardah Mahmood, Ramzi Abu Zahra, Igor Vassilevski, Andreas Burger, Wenbin Ji +2 autres
2025· article· en· ACM Transactions on Software Engineering and Methodology· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
SOFTWARE ARCHITECTURE DECOMPOSITION USING ATTRIBUTES
Chung–Horng Lung, Xia Xu, Marzia Zaman
2007· article· en· International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
PicOS tuples
Benny Shimony, Ioanis Nikolaidis, Paweł Gburzyński, Eleni Stroulia
2010· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Long-Term Average Cost in Featured Transition Systems
Rafael Olaechea, Uli Fahrenberg, Joanne M. Atlee, Axel Legay
2016· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Optimizing layered middleware
Ömer Erdem Demir, Prémkumar Dévanbu, Eric Wohlstadter, Stefan Tai
2005· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
MADAPT
Robin Liu, Celina Gibbs, Yvonne Coady
2004· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
2
citations
affsans résuménon étiqueté
Supporting the Deployment of Object-Oriented Frameworks
Daqing Hou, H. James Hoover, Eleni Stroulia
2002· book-chapter· en· Notes on numerical fluid mechanics and multidisciplinary design· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Learning to listen for design
Elisa Baniassad, Ivan Beschastnikh, Reid Holmes, Gregor Kiczales, Meghan Allen
2019· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations

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