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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 30 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.

afffundnon étiqueté
Evolving software system families in space and time with feature revisions
Gabriela Karoline Michelon, David Obermann, Wesley K. G. Assunção, Lukas Linsbauer, Paul Grünbacher, Stefan Fischer +2 autres
2022· article· en· Empirical Software Engineering· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
14
citations
affnon étiqueté
How heated is it?
Isabella Ferreira, Bram Adams, Jinghui Cheng
2022· preprint· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
14
citations
affnon étiqueté
Towards Queryable and Traceable Domain Models
Rijul Saini, Gunter Mussbacher, Jin Guo, Jörg Kienzle
2020· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
14
citations
affnon étiqueté
Predicting Software Escalations with Maximum ROI
Charles X. Ling, Shengli Sheng, Tilmann Bruckhaus, Nazim H. Madhavji
2006· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
14
citations
afffundnon étiqueté
Deep API learning revisited
James G. Martin, Jin Guo
2022· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
14
citations
affnon étiqueté
Perception-Based Software Release Planning
Mubarak Alrashoud, Abdolreza Abhari
2014· article· en· Intelligent Automation & Soft Computing· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
14
citations
affnon étiqueté
Build system maintenance
Shane McIntosh
2011· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
13
citations
afffundsans résuménon étiqueté
A study of documentation for software architecture
Neil Ernst, Martin P. Robillard
2023· article· en· Empirical Software Engineering· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
13
citations
affsans résuménon étiqueté
How to Build a Recommendation System for Software Engineering
Sebastian Proksch, Veronika Bauer, Gail C. Murphy
2015· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communicationconsensus · aucune
13
citations
affnon étiqueté
Semantic Code Refactoring for Abstract Data Types
Shankara Pailoor, Yuepeng Wang, Işıl Dillig
2024· article· en· Proceedings of the ACM on Programming Languages· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
13
citations
affsans résuménon étiqueté
BigCloneBench
Jeffrey Svajlenko, Chanchal K. Roy
2021· book-chapter· de· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
13
citations
affnon étiqueté
Dependency Update Strategies and Package Characteristics
Abbas Javan Jafari, Diego Elias Costa, Emad Shihab, Rabe Abdalkareem
2023· article· en· ACM Transactions on Software Engineering and Methodology· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
13
citations
affnon étiqueté
Detecting inefficient API usage
David Kawrykow, Martin P. Robillard
2009· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
13
citations

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