Documents dont l'auteur est "Guéhéneuc, Yann-Gaël"
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Un nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
2026
Saborido, R., Raes, R., Morales, R., Rouvoy, R., Khomh, F., & Guéhéneuc, Y.-G. (2026). Simply the best – A systematic evaluation approach for third-party libraries based on mobile app quality attributes. Empirical Software Engineering, 31(5), 25 pages. Lien externe
2025
Abidi, M., Grichi, M., Khomh, F., & Guéhéneuc, Y.-G. (2025). Anti-patterns and Code Smells for Multi-language Systems. Dans Wallingford, E., Zdun, U., & Kohls, C. (édit.), Transactions on Pattern Languages of Programming V (p. 118-161). Lien externe
2024
Etaiwi, L., Sager, P., Guéhéneuc, Y.-G., & Hamel, S. (2024). Consensus task interaction trace recommender to guide developers' software navigation. Empirical Software Engineering, 29, 147 (46 pages). Lien externe
2020
Politowski, C., Khomh, F., Romano, S., Scanniello, G., Petrillo, F., Guéhéneuc, Y.-G., & Maiga, A. (2020). A large scale empirical study of the impact of Spaghetti Code and Blob anti-patterns on program comprehension [Ensemble de données]. Lien externe
Tiwari, D., Washizaki, H., Fukazawa, Y., Fukuoka, T., Tamaki, J., Hosotani, N., Kohama, M., Guéhéneuc, Y.-G., & Khomh, F. (mai 2020). Commit-defect and architectural metrics-based quality assessment of C language [Communication écrite]. 15th International Conference on Evaluation of Novel Approaches to Software Engineering (ENASE 2020). Lien externe
Sharafi, Z., Sharif, B., Guéhéneuc, Y.-G., Begel, A., Bednarik, R., & Crosby, M. (2020). A practical guide on conducting eye tracking studies in software engineering. Empirical Software Engineering, 25(5), 3128-3174. Lien externe
2019
Petrillo, F., Guéhéneuc, Y.-G., Pimenta, M., Freitas, C. D. S., & Khomh, F. (2019). Swarm debugging: The collective intelligence on interactive debugging. Journal of Systems and Software, 153, 152-174. Lien externe
2017
Yamashita, A., Petrillo, F., Khomh, F., & Guéhéneuc, Y.-G. (2017). Empirical data from a longitudinal software maintenance experiment [Ensemble de données]. Lien externe
2006
Poshyvanyk, D., Guéhéneuc, Y.-G., Marcus, A., Antoniol, G., & Rajlich, V. (juin 2006). Combining Probabilistic Ranking and Latent Semantic Indexing for Feature Identification [Communication écrite]. 14th International Conference on Program Comprehension (ICPC 2006), Athens, Greece. Lien externe