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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
Open Source Software Innovations
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.

725 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.
725 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 3 sur 15

Les étiquettes couvrent 4 des 725 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 725 des 725 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
Adoption, Improvement, and Disruption
Michael Brydon, Aidan R. Vining
2008· article· en· Journal of Database Management· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
25
citations
affnon étiqueté
Technology Affordances: The Case of Wikipedia
Mostafa Mesgari, Samer Faraj
2012· article· en· Americas Conference on Information Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · stsconsensus · aucune
23
citations
aboutno affnon étiqueté
The Computer Revolution in Canada
John Vardalas
2001· book· en· The MIT Press eBooks· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
23
citations
affnon étiqueté
An Empirical Study of Open Source Software Usability
Arif Raza, Luiz Fernando Capretz, Faheem Ahmed
2011· article· en· International Journal of Open Source Software and Processes· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
21
citations
affnon étiqueté
The sustainability of corporate wikis
Ofer Arazy, Arie Croitoru
2010· article· en· ACM Transactions on Management Information Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
21
citations
affnon étiqueté
Do Onboarding Programs Work?
Adriaan Labuschagne, Reid Holmes
2015· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
20
citations
affnon étiqueté
Algorithmic Interactions in Open Source Work
Maha Shaikh, Emmanuelle Vaast
2022· article· en· Information Systems Research· Computer Science
prédiction machine:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
20
citations
affnon étiqueté
Winning the app production rally
Ehsan Noei, Daniel Alencar da Costa, Ying Zou
2018· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
19
citations
affnon étiqueté
MODELING DISTRIBUTED COLLABORATION ON GITHUB
Nora McDonald, Kelly Blincoe, Eva Petakovic, Sean Goggins
2014· article· en· Advances in Complex Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · bibliometricsconsensus · aucune
18
citations
affnon étiqueté
Open Source License Inconsistencies on GitHub
Thomas Wolter, Ann Barcomb, Dirk Riehle, Nikolay Harutyunyan
2022· article· en· ACM Transactions on Software Engineering and Methodology· Computer Science
prédiction machine:candidate · open_scienceconsensus · aucune
18
citations
affnon étiqueté
Do onboarding programs work
Adriaan Labuschagne, Reid Holmes
2015· article· en· Mining Software Repositories· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
17
citations

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