Proceedings of the 2008 international working conference on Mining software repositories
Notice bibliographique
Résumé
Willkommen/bienvenues/welcome to the 2008 Working Conference on Mining Software Repositories in Leipzig, Germany! This year marks the debut of MSR as a Working Conference, after four successful years as ICSE's largest workshop. During this time, our research community has grown significantly. We have seen tremendous advances in the depth and scope of the kinds of research questions we are investigating. Furthermore, we have also expanded the breadth of MSR into areas such as social network analysis and visualization. So what does is mean to be a working conference this year? It means that the maturity of the work and the quality of the papers have made MSR a venue of choice for research in this area. And MSR is a working conference, not just a static repository of dry research results. We will continue to hold discussions as being central to the mission of the MSR event. We will continue to accept short papers whose novelty stirs discussion. And we will continue to hold the MSR challenge, where researchers participate in a qualitative competition, using their own techniques to attack a common problem. This year, the timing was much tighter than we might have liked, requiring a very short turnaround for authors from the announced CFP to the final submission deadline. The tight schedule also put a burden on the program committee, who responded magnificently! The call for papers attracted 42 submissions (21 full papers and 21 short papers) from Germany, Canada, USA, Switzerland, UK, Japan, Spain, the Netherlands, Austria, Greece, the Czech Republic, and India. Eight of the 21 full papers were accepted as such, and another four were accepted as short papers. Twelve of the 21 short paper submissions were also accepted. We are very pleased to offer two invited talks this year. First, Prof. Carlo Ghezzi of the Politechnico di Milano will give a keynote address entitled: Dynamically Evolving Software: Some Radical Changes of Perspective. Our second day will lead off with an invited tutorial by Prof. Abraham (Avi) Bernstein of the University of Zurich on data mining and machine learning. In addition to the papers and discussion sessions, we have a session devoted to this year's MSR Mining Challenge.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».