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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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Revue
Sujet
Model-Driven Software Engineering Techniques
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.

695 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.
695 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 5 sur 14

Les étiquettes couvrent 3 des 695 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 695 des 695 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
Automating Activities in MDE Tools
Miguel Andrés Gamboa, Eugene Syriani
2016· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
affnon étiqueté
MU-MMINT: An IDE for Model Uncertainty
Michalis Famelis, Naama Ben-David, Alessio Di Sandro, Rick Salay, Marsha Chećhik
2015· article· en· 2015 IEEE/ACM 37th IEEE International Conference on Software Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
affsans résuménon étiqueté
Formal Methods and Software Engineering
Jim Davies, Mike Barnett, Wolfram Schulte
2004· book· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
affsans résuménon étiqueté
Towards Online Collaborative Multi-view Modelling
Nirmal Kanagasabai, Omar Alam, Jörg Kienzle
2018· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
8
citations
afffundnon étiqueté
Gentleman
Louis-Edouard Lafontant, Eugene Syriani
2020· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
8
citations
affnon étiqueté
Cloud-Based Multi-View Modeling Environments
Jonathan Corley, Eugene Syriani, Hüseyin Ergin, Simon Van Mierlo
2016· book-chapter· en· Advances in systems analysis, software engineering, and high performance computing book series· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
8
citations
affsans résuménon étiqueté
The Pattern Language of Software Licensing
Halina Kaminski, Mark Perry
2005· article· en· SSRN Electronic Journal· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
8
citations
affsans résuménon étiqueté
Model Transformation Reuse Across Metamodels
Jean‐Michel Bruel, Benoît Combemale, Esther Guerra, Jean‐Marc Jezéquél, Jörg Kienzle, Juan de Lara +3 autres
2018· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
8
citations
affnon étiqueté
BrainTool v2.0 for Software Modeling in UML
Oksana Ņikiforova, Ludmila Kozačenko, Dainis Ungurs, Dace Ahiļčenoka, Andrejs Bajovs, Nadezda Skindere +2 autres
2014· article· en· Applied Computer Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affnon étiqueté
Documenting Simulink designs of embedded systems
Alexander Schaap, Gordon Marks, Vera Pantelic, Mark Lawford, Gehan Selim, Alan Wassyng +1 autres
2018· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affnon étiqueté
Increasing quality of conceptual models
Davor Svetinović, Daniel M. Berry, Michael W. Godfrey
2006· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
Runtime Verification
Ezio Bartocci, Rupak Majumdar
2015· book· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affnon étiqueté
Evolution of Model Clones in Simulink.
Matthew Stephan, Manar H. Alalfi, James R. Cordy, Andrew Stevenson
2013· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
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