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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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Sujet
Software Engineering Techniques and Practices
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.

1 138 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.
1 138 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 2 sur 23

Les étiquettes couvrent 1 des 1 138 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 1 138 des 1 138 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
What Makes Agile Software Development Agile?
Marco Kuhrmann, Paolo Tell, Regina Hebig, Jil Klünder, Jürgen Münch, Oliver Linssen +41 autres
2021· article· en· IEEE Transactions on Software Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
87
citations
afffundnon étiqueté
Global software development
Filippo Lanubile, Daniela Damian, Heather L. Oppenheimer
2003· article· en· ACM SIGSOFT Software Engineering Notes· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
85
citations
venueno affnon étiqueté
Requirements Prioritization Techniques Comparison
Amjad Hudaib, Raja Masadeh, Mais Haj Qasem, Abdullah Alzaqebah
2018· article· en· Modern Applied Science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
84
citations
afffundnon étiqueté
Quantitative WinWin
Günther Ruhe, Armin Eberlein, Dietmar Pfahl
2002· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
84
citations
affnon étiqueté
Extreme Teaming
Amy C. Edmondson, Jean‐François Harvey
2017· book· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
75
citations
affnon étiqueté
Human and social factors of software engineering
Michael John, Frank Maurer, Bjørnar Tessem
2005· article· en· ACM SIGSOFT Software Engineering Notes· Computer Science
prédiction machine:candidate · stsconsensus · aucune
67
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Is emotion relevant to requirements engineering?
Isabel Ramos, Daniel M. Berry
2005· article· en· Requirements Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
63
citations
affsans résuménon étiqueté
Perceptions of Agile Practices: A Student Survey
Grigori Melnik, Frank Maurer
2002· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
61
citations
affaboutnon étiqueté
Cultural patterns in software process mishaps
Eve MacGregor, Yvonne Hsieh, Philippe Kruchten
2005· article· en· ACM SIGSOFT Software Engineering Notes· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
61
citations
affnon étiqueté
Understanding the Role of Use Cases in UML
Brian Dobing, Jeffrey Parsons
2000· article· en· Journal of Database Management· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
60
citations
affnon étiqueté
A methodological leg to stand on
Steve Adolph, Wendy A. Hall, Philippe Kruchten
2008· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
58
citations
affnon étiqueté
On identifying user complaints of iOS apps
Hammad Khalid
2013· article· en· 2013 35th International Conference on Software Engineering (ICSE)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
54
citations
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