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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 1 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
Software: Practice and Experience
Frédéric Gervais, Benoît Fraikin
2006· paratext· en· Software Practice and Experience· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1 222
citations
afffundnon étiqueté
Who should fix this bug?
John Anvik, Lyndon Hiew, Gail C. Murphy
2006· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
921
citations
affnon étiqueté
A large-scale empirical study of just-in-time quality assurance
Yasutaka Kamei, Emad Shihab, Bram Adams, Ahmed E. Hassan, Audris Mockus, Anand Sinha +1 autres
2012· article· en· IEEE Transactions on Software Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
699
citations
affnon étiqueté
What makes a good bug report?
Nicolas Bettenburg, Sascha Just, Adrian Schröter, Cathrin Weiß, Rahul Premraj, Thomas Zimmermann
2008· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
603
citations
affnon étiqueté
Recommendation Systems for Software Engineering
Martin P. Robillard, Robert J. Walker, Thomas Zimmermann
2009· article· en· IEEE Software· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
387
citations
affnon étiqueté
UMLDiff
Zhenchang Xing, Eleni Stroulia
2005· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
369
citations
afffundsans résuménon étiqueté
A field study of API learning obstacles
Martin P. Robillard, Robert DeLine
2010· article· en· Empirical Software Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
352
citations
affsans résuménon étiqueté
Curating GitHub for engineered software projects
Nuthan Munaiah, Steven Kroh, Craig Cabrey, Meiyappan Nagappan
2017· article· en· Empirical Software Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
345
citations
affsans résuménon étiqueté
Latent Dirichlet Allocation
Joshua Charles Campbell, Abram Hindle, Eleni Stroulia
2015· book-chapter· en· Elsevier eBooks· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
344
citations
affsans résuménon étiqueté
Do developers update their library dependencies?
Raula Gaikovina Kula, Daniel M. Germán, Ali Ouni, Takashi Ishio, Katsuro Inoue
2017· article· en· Empirical Software Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
335
citations
affsans résuménon étiqueté
Reporting Experiments in Software Engineering
Andreas Jedlitschka, Marcus Ciolkowski, Dietmar Pfahl
2007· book-chapter· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
330
citations
affnon étiqueté
A survey of software learnability
Tovi Grossman, George Fitzmaurice, Ramtin Attar
2009· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
318
citations
affnon étiqueté
The promises and perils of mining git
Christian Bird, Peter C. Rigby, Earl T. Barr, David J. Hamilton, Daniel M. Germán, Prémkumar Dévanbu
2009· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
310
citations
affnon étiqueté
Mylar
Mik Kersten, Gail C. Murphy
2005· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
296
citations
affnon étiqueté
On the naturalness of software
Abram Hindle, Earl T. Barr, Mark Gabel, Zhendong Su, Prémkumar Dévanbu
2016· article· en· Communications of the ACM· Computer Science
prédiction machine:candidate · stsconsensus · aucune
291
citations
afffundnon étiqueté
Concern graphs
Martin P. Robillard, Gail C. Murphy
2002· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
289
citations

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