The Software Heritage Graph Dataset
Notice bibliographique
Résumé
Software Heritage is the largest existing public archive of software source<br> code and accompanying development history: it currently spans more than five<br> billion unique source code files and one billion unique commits, coming from<br> more than 80 million software projects. This is the Software Heritage graph dataset: a fully-deduplicated<br> Merkle DAG representation of the Software Heritage archive. The dataset links<br> together file content identifiers, source code directories, Version Control<br> System (VCS) commits tracking evolution over time, up to the full states of VCS<br> repositories as observed by Software Heritage during periodic crawls. The<br> dataset’s contents come from major development forges (including GitHub and<br> GitLab), FOSS distributions (e.g., Debian), and language-specific package<br> managers (e.g., PyPI). Crawling information is also included, providing<br> timestamps about when and where all archived source code artifacts have been<br> observed in the wild. The Software Heritage graph dataset is available in multiple formats, including<br> downloadable CSV dumps and Apache Parquet files for local use, as well as a<br> public instance on Amazon Athena interactive query service for ready-to-use<br> powerful analytical processing. By accessing the dataset, you agree with the Software Heritage Ethical Charter<br> for using the archive data, and the terms of use for bulk access. If you use this dataset for research purposes, please cite the following paper: Antoine Pietri, Diomidis Spinellis, Stefano Zacchiroli. <br> <em>The Software Heritage Graph Dataset: Public software development under one roof</em>. <br> In proceedings of MSR 2019: The 16th International Conference on Mining Software Repositories, May 2019, Montreal, Canada. Co-located with ICSE 2019. <br> preprint, bibtex You can also refer to the above paper for more information the dataset and sample queries.
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 | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,011 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,132 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».