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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
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 2 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.

affnon étiqueté
Model-driven software product lines
Krzysztof Czarnecki, Michał Antkiewicz, Chang Hwan Peter Kim, Sean Lau, Krzysztof Pietroszek
2005· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
94
citations
affnon étiqueté
Adding trace matching with free variables to AspectJ
Chris Allan, Pavel Avgustinov, Aske Simon Christensen, Laurie Hendren, Sascha Kuzins, Ondřej Lhoták +4 autres
2005· article· en· ACM SIGPLAN Notices· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
91
citations
affnon étiqueté
Flexible product line engineering with a virtual platform
Michał Antkiewicz, Wenbin Ji, Thorsten Berger, Krzysztof Czarnecki, Thomas Schmorleiz, Ralf Lämmel +3 autres
2014· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
90
citations
affnon étiqueté
Optimising aspectJ
Pavel Avgustinov, Aske Simon Christensen, Laurie Hendren, Sascha Kuzins, Jennifer Lhoták, Ondřej Lhoták +4 autres
2005· article· en· ACM SIGPLAN Notices· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
88
citations
affnon étiqueté
Towards requirements-driven autonomic systems design
Alexei Lapouchnian, Sotirios Liaskos, John Mylopoulos, Yijun Yu
2005· article· en· ACM SIGSOFT Software Engineering Notes· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
84
citations
affnon étiqueté
Analyzing goal models
Jennifer Horkoff, Eric Yu
2011· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
78
citations
affnon étiqueté
Advanced exception handling mechanisms
Peter A. Buhr, Wai-Meng Mok
2000· article· en· IEEE Transactions on Software Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
76
citations
affnon étiqueté
Jedd
Ondřej Lhoták, Laurie Hendren
2004· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
76
citations
affnon étiqueté
Reverse engineering goal models from legacy code
Yijun Yu, Yiqiao Wang, John Mylopoulos, Sotirios Liaskos, Alexei Lapouchnian, Julio César Sampaio do Prado Leite
2005· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
74
citations
afffundnon étiqueté
Lifting model transformations to product lines
Rick Salay, Michalis Famelis, Julia Rubin, Alessio Di Sandro, Marsha Chećhik
2014· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
72
citations
affsans résuménon étiqueté
Monitoring and diagnosing software requirements
Yiqiao Wang, Sheila A. McIlraith, Yijun Yu, John Mylopoulos
2008· article· en· Automated Software Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
72
citations
affnon étiqueté
Refactoring middleware with aspects
C. Zhang, Hans‐Arno Jacobsen
2003· article· en· IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
71
citations
affnon étiqueté
Clafer tools for product line engineering
Michał Antkiewicz, Kacper Bąk, Alexandr Murashkin, Rafael Olaechea, Liang Jia, Krzysztof Czarnecki
2013· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
71
citations
affsans résuménon étiqueté
Towards Advanced Goal Model Analysis with jUCMNav
Daniel Amyot, Azalia Shamsaei, Jason Kealey, Etienne Tremblay, Andrew Miga, Gunter Mussbacher +4 autres
2012· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
71
citations
affsans résuménon étiqueté
Control Flow Analysis of UML 2.0 Sequence Diagrams
Vahid Garousi, Lionel Briand, Yvan Labiche
2005· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
67
citations
affnon étiqueté
Visual variability analysis for goal models
B. Gonzales-Baixauli, Juarez Leite, John Mylopoulos
2004· article· en· Institutional Research Information System (Università degli Studi di Trento)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
63
citations
affnon étiqueté
A core ontology for requirements
Ivan Jureta, John Mylopoulos, Stéphane Faulkner
2009· article· en· Applied Ontology· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
61
citations
affnon étiqueté
Software product lines: a case study
Mark A. Ardis, Nigel Daley, Daniel Hoffman, Harvey Siy, David M. Weiss
2000· article· en· Software Practice and Experience· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
60
citations
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