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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 19 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.

affnon étiqueté
Mining challenge 2012: the Android platform
Emad Shihab, Yasutaka Kamei, Pamela Bhattacharya
2012· article· en· Mining Software Repositories· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
28
citations
affnon étiqueté
Crowdsourced bug triaging
Ali Sajedi Badashian, Abram Hindle, Eleni Stroulia
2015· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
28
citations
affnon étiqueté
Judging a commit by its cover
Eddie Antonio Santos, Abram Hindle
2016· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
28
citations
affsans résuménon étiqueté
Developing Project Duration Models in Software Engineering
Pierre Bourque, S. Oligny, Alain Abran, Bertrand Fournier
2007· article· en· Journal of Computer Science and Technology· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
28
citations
aboutno affnon étiqueté
Republication of conference papers in journals?
Yuehong Zhang, Xiaoyan Jia
2013· article· en· Learned Publishing· Computer Science
prédiction distillée:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
28
citations
affnon étiqueté
Facilitating software evolution research with kenyon
Jennifer L. Bevan, E. James Whitehead, Sunghun Kim, Michael W. Godfrey
2005· article· en· ACM SIGSOFT Software Engineering Notes· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+metaepi_narrowconsensus · aucune
27
citations
afffundnon étiqueté
YARN: Animating Software Evolution
Abram Hindle, Zhen Ming Jiang, Walid Koleilat, Michael W. Godfrey, Richard C. Holt
2007· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
27
citations
affnon étiqueté
Detecting model refactoring opportunities using heuristic search
Adnane Ghannem, Marouane Kessentini, Ghizlane El Boussaidi
2011· article· en· Conference of the Centre for Advanced Studies on Collaborative Research· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
27
citations
afffundnon étiqueté
Retrieving information from data flow diagrams
Gregory Butler, Peter Grogono, R. Shinghal, I. A. Tjandra
2002· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
27
citations
affnon étiqueté
Visualizing Software Architecture Evolution Using Change-Sets
Andrew McNair, Daniel M. Germán, Jens H. Weber-Jahnke
2007· article· en· Proceedings - Working Conference on Reverse Engineering· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
27
citations
affnon étiqueté
Enriched event streams
Sebastian Proksch, Sven Amann, Sarah Nadi
2018· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
27
citations
affnon étiqueté
Refactoring use case models on episodes
Wei Yu, Jun Li, Gregory Butler
2004· article· en· Spectrum Research Repository (Concordia University)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
26
citations
affnon étiqueté
Deep Learning for Code Intelligence: Survey, Benchmark and Toolkit
Yao Wan, Zhangqian Bi, Yang He, Jianguo Zhang, Hongyu Zhang, Yulei Sui +3 autres
2024· review· en· ACM Computing Surveys· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+metaepi_narrow+scholarly_communicationconsensus · aucune
26
citations
affnon étiqueté
Anchoring and adjustment in software estimation
Jorge Aranda, Steve Easterbrook
2005· article· en· ACM SIGSOFT Software Engineering Notes· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+metaepi_narrowconsensus · aucune
26
citations
affnon étiqueté
Which library should I use?
Fernando López de la Mora, Sarah Nadi
2018· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
26
citations

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