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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
Empirical Software Engineering
Sujet
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.

371 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.
371 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 6 sur 8

Les étiquettes couvrent 1 des 371 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 371 des 371 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.

affsans résuménon étiqueté
Release synchronization in software ecosystems
Armstrong Foundjem, Bram Adams
2021· article· en· Empirical Software Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affnon étiqueté
Registered reports in software engineering
Neil Ernst, María Teresa Baldassarre
2023· editorial· en· Empirical Software Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
7
citations
affsans résuménon étiqueté
Vulnerability management in Linux distributions
Jiahuei Lin, Haoxiang Zhang, Bram Adams, Ahmed E. Hassan
2023· article· en· Empirical Software Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
afffundsans résuménon étiqueté
A study of common bug fix patterns in Rust
Mohammad Robati Shirzad, Patrick Lam
2024· article· en· Empirical Software Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
6
citations
affsans résuménon étiqueté
A qualitative study on refactorings induced by code review
Flávia Coelho, Nikolaos Tsantalis, Tiago Massoni, Everton L. G. Alves
2024· article· en· Empirical Software Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
5
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Examining ownership models in software teams
Umme Ayman Koana, Quang Hy Le, Chris Carlson, Francis Chew, Maleknaz Nayebi
2024· article· en· Empirical Software Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
4
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Sources of software development task friction
N Bradley, Thomas Fritz, Reid Holmes
2022· article· en· Empirical Software Engineering· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Diversity in issue assignment: humans vs bots
Aniruddhan Murali, Gaurav Sahu, Kishanthan Thangarajah, Brian D. Zimmerman, Gema Rodríguez-Pérez, Meiyappan Nagappan
2024· article· en· Empirical Software Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
afffundsans résuménon étiqueté
An empirical study of token-based micro commits
Masanari Kondo, Daniel M. Germán, Yasutaka Kamei, Naoyasu Ubayashi, Osamu Mizuno
2024· article· en· Empirical Software Engineering· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations

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