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Nuage de motsUn 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.
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
Barrak, A., Eghan, E. E., & Adams, B. (mars 2021). On the Co-evolution of ML Pipelines and Source Code - Empirical Study of DVC Projects [Communication écrite]. 28th IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER 2021), Honolulu, HI, USA. Lien externe
Grichi, M., Abidi, M., Jaafar, F., Eghan, E. E., & Adams, B. (décembre 2020). On the Impact of Interlanguage Dependencies in Multilanguage Systems Empirical Case Study on Java Native Interface Applications (JNI) [Résumé]. 20th International Conference on Software Quality, Reliability, and Security (QRS 2020), Macau, China. Publié dans IEEE Transactions on Reliability, 70(1). Lien externe
Foundjem, A. T., Eghan, E. E., & Adams, B. (mai 2021). Onboarding vs. Diversity, Productivity and Quality — Empirical Study of the OpenStack Ecosystem [Communication écrite]. 43rd IEEE/ACM International Conference on Software Engineering (ICSE 2021). Lien externe
Foundjem, A. T., Eghan, E. E., & Adams, B. (mai 2021). An Open Dataset for Onboarding new Contributors–Empirical Study of OpenStack Ecosystem [Communication écrite]. 43rd IEEE/ACM International Conference on Software Engineering: Companion Proceedings (ICSE-Companion 2021). Lien externe
Barrak, A., Eghan, E. E., Adams, B., & Khomh, F. (2021). Why do builds fail? A conceptual replication study. Journal of Systems and Software, 177, 15 pages. Lien externe
Eghan, E. E., Moslehi, P., Rilling, J., & Adams, B. (2020). The missing link A semantic web based approach for integrating screencasts with security advisories. Information and Software Technology, 117, 16 pages. Lien externe
Grichi, M., Abidi, M., Jaafar, F., Eghan, E. E., & Adams, B. (décembre 2020). On the Impact of Inter-language Dependencies in Multi-language Systems [Communication écrite]. IEEE 20th International Conference on Software Quality, Reliability and Security (QRS 2020), Macau, China (1 page). Lien externe
Grichi, M., Eghan, E. E., & Adams, B. (septembre 2020). On the Impact of Multi-language Development in Machine Learning Frameworks [Communication écrite]. 36th IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME 2020). Lien externe
