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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 4 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.

aboutno affnon étiqueté
Open Development
2014· book· en· The MIT Press eBooks· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
16
citations
afffundnon étiqueté
User Perspectives on Branching in Computer-Aided Design
Kathy Cheng, Phil Cuvin, Alison Olechowski, Shurui Zhou
2023· article· en· Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
14
citations
affnon étiqueté
Open CrowdRE Challenges in Software Ecosystems
David Johnson, James Tizard, Daniela Damian, Kelly Blincoe, Tony Clear
2020· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
13
citations
affvenueaboutnon étiqueté
Development of Disruptive Open Access Journals
Terry Anderson, Brigette McConkey
2010· article· en· Canadian Journal of Higher Education· Computer Science
prédiction machine:candidate · scholarly_communication+open_scienceconsensus · aucune
13
citations
affvenuenon étiqueté
The Emergence of Open-Source Software in China
Guohua Pan, Curtis J. Bonk
2007· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · open_scienceconsensus · aucune
12
citations
venueno affnon étiqueté
Online communities sustainability: some economic issues
Laura Anna Ripamonti, Fiorella De Cindio, Mario Benassi
2005· article· en· The Journal of Community Informatics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
12
citations
afffundsans résuménon étiqueté
How programmers find online learning resources
Deeksha M. Arya, Jin Guo, Martin P. Robillard
2022· article· en· Empirical Software Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
12
citations
afffundvenuenon étiqueté
Open Source Software: Fully featured vs. "the devil you know"?
Michael Hotrum, Brian Ludwig, Jon Baggaley
2005· article· en· The International Review of Research in Open and Distributed Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · open_scienceconsensus · aucune
11
citations

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