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Muse, B. A., Nafi, K. W., Khomh, F., & Antoniol, G. (2024). Data-access performance anti-patterns in data-intensive systems. Empirical Software Engineering, 29, 144 (35 pages). Lien externe
Muse, B. A., Khomh, F., & Antoniol, G. (2023). Refactoring practices in the context of data-intensive systems. Empirical Software Engineering, 28(2), 46 (66 pages). Lien externe
Bosco, M., Cavoto, P., Ungolo, A., Muse, B. A., Khomh, F., Nardone, V., & Di Penta, M. UnityLint: A Bad Smell Detector for Unity [Communication écrite]. 2023 IEEE/ACM 31st International Conference on Program Comprehension (ICPC 2023), Melbourne, Australia. Lien externe
Nardone, V., Muse, B. A., Abidi, M., Khomh, F., & Di Penta, M. (2023). Video Game Bad Smells: What They Are and How Developers Perceive Them. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology, 32(4), 1-35. Lien externe
Muse, B. A. (2022). Data-Access Technical Debt: Specification, Refactoring, and Impact Analysis [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Disponible
Jebnoun, H., Rahman, M. S., Khomh, F., & Muse, B. A. (2022). Clones in deep learning code: what, where, and why? Empirical Software Engineering, 27(4). Lien externe
Muse, B. A., Khomh, F., & Antoniol, G. (mars 2022). Do developers refactor data access code? An empirical study [Communication écrite]. IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER 2022), Honolulu, HI, USA. Lien externe
Muse, B. A., Nagy, C., Cleve, A., Khomh, F., & Antoniol, G. (2022). FIXME: synchronize with database! An empirical study of data access self-admitted technical debt. Empirical Software Engineering, 27(6), 42 pages. Lien externe
Ikama, A., Du, V., Belias, P., Muse, B. A., Khomh, F., & Hamdaqa, M. (octobre 2022). Revisiting the Impact of Anti-patterns on Fault-Proneness: A Differentiated Replication [Communication écrite]. 22nd IEEE International Working Conference on Source Code Analysis and Manipulation (SCAM 2022), Limassol, Cyprus. Lien externe
Muse, B. A., Rahman, M. M., Nagy, C., Cleve, A., Khomh, F., & Antoniol, G. (juin 2020). On the prevalence, impact and evolution of SQL Code smells in data-intensive systems [Communication écrite]. 17th International Conference on Mining Software Repositories (MSR 2020), Seoul, Republic of Korea. Lien externe
