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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 System Performance and Reliability
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.

1 099 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.
1 099 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 2 sur 22

Les étiquettes couvrent 1 des 1 099 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 1 099 des 1 099 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
Behavioral resource-aware model inference
Tony Ohmann, Michael Herzberg, Sebastian Fiss, Armand Halbert, Marc Palyart, Ivan Beschastnikh +1 autres
2014· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
56
citations
affnon étiqueté
Diagnosing mobile ad-hoc networks
Mourad Elhadef, Azzedine Boukerche, Hisham Elkadiki
2006· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
55
citations
affnon étiqueté
Autonomic load-testing framework
Cornel Barna, Marin Litoiu, Hamoun Ghanbari
2011· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
46
citations
affnon étiqueté
System monitoring with metric-correlation models
Miao Jiang, Mohammad A. Munawar, Thomas Reidemeister, Paul A. S. Ward
2009· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
45
citations
afffundnon étiqueté
Pensieve
Yongle Zhang, Serguei Makarov, Xiang Ren, David Lion, Ding Yuan
2017· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
43
citations
afffundnon étiqueté
Visualizing Distributed System Executions
Ivan Beschastnikh, Perry Liu, Albert Xing, Patty Wang, Yuriy Brun, Michael D. Ernst
2020· article· en· ACM Transactions on Software Engineering and Methodology· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
41
citations
affnon étiqueté
Where shall we log?
Zhenhao Li, Tse-Hsun Chen, Weiyi Shang
2020· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
41
citations
affnon étiqueté
A Survey of Software Log Instrumentation
Boyuan Chen, Zhen Ming Jiang
2021· review· en· ACM Computing Surveys· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
39
citations
affnon étiqueté
LogStamp
Shimin Tao, Weibin Meng, Yimeng Cheng, Yichen Zhu, Ying Liu, Chunning Du +4 autres
2022· article· en· ACM SIGMETRICS Performance Evaluation Review· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
38
citations
affsans résuménon étiqueté
Performance Analysis with UML
Dorina C. Petriu, C.M. Woodside
2003· book-chapter· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
38
citations

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