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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 51 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 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
Pattern-Oriented Use Case Modeling
Pankaj Kamthan
2009· book-chapter· en· IGI Global eBooks· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
A Survey on Code Representation
Peter D. Nagy, Marzieh Ahmadi Najafabadi, Heidar Davoudi
2023· article· en· World Scientific Annual Review of Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Software Security Engineering – Part I
Issa Traoré, Isaac Woungang
2013· book-chapter· en· IGI Global eBooks· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Program Slicing in the Era of Large Language Models
Kimya Khakzad Shahandashti, Mohammad Mahdi Mohajer, Alvine Boaye Belle, Song Wang, Hadi Hemmati Lassonde
2025· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
A Semantic Web-Enabled Approach for Dependency Management
Ellis E. Eghan, Juergen Rilling
2022· article· en· International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Mining Action Rules for Defect Reduction Planning
Khouloud Oueslati, Gabriel Laberge, Maxime Lamothe, Foutse Khomh
2024· article· en· Proceedings of the ACM on software engineering.· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Report on MSR 2005
Stephan Diehl, Ahmed E. Hassan, Richard C. Holt
2005· article· en· ACM SIGSOFT Software Engineering Notes· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
2
citations
affsans résuménon étiqueté
Novice Type Error Diagnosis with Natural Language Models
Chuqin Geng, Haolin Ye, Yixuan Li, Tianyu Han, Brigitte Pientka, Xujie Si
2022· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Assessing the exposure of software changes
Mehran Meidani, Maxime Lamothe, Shane McIntosh
2023· article· en· Empirical Software Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations

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