Leveraging Software Clones for Software Comprehension: Techniques and Practice
Bibliographic record
Abstract
nant l'écriture d'une thèse est un honneur qui se doit d'être partagé avec tous les gens qui ont vu, participé, critiqué, soutenu et cru en moi.Il me fait un immense de plaisir de leur accorder une place particulière dans le préambule de mes travaux.Tout d'abord, pour sept années réparties sur trois cycles et un nombre incalculable de projets et d'opportunités, je remercie le Professeur Ettore Merlo, directeur et mentor, de m'avoir accordé autant de liberté, de confiance et de défis et de m'avoir autant épaulé et encouragé.Ce fût, et je l'espère sera, un immense plaisir de vous avoir connu et d'avoir travailler pour et avec vous.Je remercie mes parents, Murielle et Daniel, de m'avoir soutenu à travers le parcours le plus difficile qui soit.Je vous le promets, cette fois-ci je quitte définitivement l'université.À ma soeur et à mon beau-frère, Maryse et Jean-Philippe, merci de m'avoir offert une vie comprise de 1000km de course et de poros.Votre accompagnement a été apprécié.Merci aussi à ces amitiés que vous avez partagées: Dave, Mr. Phil et Antoine.Merci à mes collègues de laboratoire, Mathieu et Marc-André.Je vous souhaite à votre tour d'atteindre cette étape.Un merci spécial à Pascal Potvin et son équipe, Mario, Marco, Gordon et Renaud de chez Ericsson pour m'avoir offert une chance unique d'avoir une expérience industrielle lors de mon passage à l'université.Votre influence m'a donné le goût de cette aventure.Et finalement, à cinq grandes amitiés.François, tu as été ce collègue qui fait de l'université ce qu'elle doit être: un lieu de haut échange intellectuel.J'ai été honnoré de travailler avec toi et de partager autant de jeux de société.Elyse, merci d'avoir été là, merci d'avoir marché avec moi, merci pour les gâteaux, merci pour les projets un peu fou, de 20kg de pommes à la neige de l'Estrie jusqu'aux hanches, merci pour tout, tout simplement.Sag, merci de m'avoir rappelé qu'il faut décrocher et garder les pieds sur terre.Théotime, merci d'avoir été aussi joyeux et de m'avoir ouvert l'esprit un peu plus sur le monde.Amélie, merci d'être cette constante dans ma vie qui me rappelle que les choses reviennent toujours à l'équilibre.À vous tous, je vous serai toujours reconnaissant.v
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.031 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".