Documents dont l'auteur est "Adams, Bram"
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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
Olewicki, D., Da Silva, L., Ben Sghaier, O., Mujahid, S., Amini, A., Mah, B., Castelluccio, M., Habchi, S., Khomh, F., & Adams, B. (2026). Impact of an LLM-based Review Assistant in Practice: A Mixed Open-/Closed-source Case Study. IEEE Transactions on Software Engineering, 12 pages. Lien externe
2025
Bhatia, A., Khomh, F., Adams, B., & Hassan, A. E. (2025). An Empirical Study of Self-Admitted Technical Debt in Machine Learning Software. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology. Lien externe
2023
Bhatia, A., Eghan, E. E., Grichi, M., Cavanagh, W. G., Jiang, Z. M., & Adams, B. (2023). Towards a change taxonomy for machine learning pipelines Empirical study of ML pipelines and forks related to academic publications. Empirical Software Engineering, 28(3), 60 (34 pages). Lien externe
2021
Sanei, A., Cheng, J., & Adams, B. (2021). The impacts of sentiments and tones in community-generated issue discussions [Ensemble de données]. Lien externe
Quach, S., Lamothe, M., Adams, B., Kamei, Y., & Shang, W. (2021). Evaluating the impact of falsely detected performance bug-inducing changes in JIT models. Empirical Software Engineering, 26(5). Lien externe