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Using contexts similarity to predict relationships between tasks
Indexado
WoS WOS:000401675000016
Scopus SCOPUS_ID:85018458943
DOI 10.1016/J.JSS.2016.11.033
Año 2017
Tipo artículo de investigación

Citas Totales

Autores Afiliación Chile

Instituciones Chile

% Participación
Internacional

Autores
Afiliación Extranjera

Instituciones
Extranjeras


Abstract



Our results show that context similarity is roughly as accurate to predict task relationships as comparing the textual content of the task descriptions. Context and content similarity models might thus be complementary in practice, depending on the availability of text descriptions or context data. We discuss several use cases for this research, e.g. to assist developers choose the next task or to recommend other tasks they should be aware of. (C) 2017 The Authors. Published by Elsevier Inc.

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Disciplinas de Investigación



WOS
Computer Science, Software Engineering
Computer Science, Theory & Methods
Scopus
Information Systems
Software
Hardware And Architecture
SciELO
Sin Disciplinas

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Publicaciones WoS (Ediciones: ISSHP, ISTP, AHCI, SSCI, SCI), Scopus, SciELO Chile.

Colaboración Institucional



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Autores - Afiliación



Ord. Autor Género Institución - País
1 Maalej, Walid Hombre UNIV HAMBURG - Alemania
Universität Hamburg - Alemania
2 Ellmann, Mathias Hombre UNIV HAMBURG - Alemania
Universität Hamburg - Alemania
3 Robbes, Romain Hombre Universidad de Chile - Chile

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Financiamiento



Fuente
FONDECYT
Fondo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico
German Academic Exchange Service
Fondo Nacional de Desarrollo Científico, Tecnológico y de Innovación Tecnológica
Food and Drug Administration
German Academic Exchange Service London
U.S. Food and Drug Administration
German Academic Exchange Service A1401226 DAAD

Muestra la fuente de financiamiento declarada en la publicación.

Agradecimientos



Agradecimiento
We are grateful to the JSS reviewers for their feedback. We also would like to thank Vincenz Doelle and Amel Mahmuzic for helping with the implementation of the FDA model and execution of the field study and the experiment with students. We are thankful to all study participants in particular in the field study. Part of this work was funded by the German Academic Exchange Service A1401226 DAAD. R. Robbes is partially supported by FONDECYT project #1151195.
We are grateful to the JSS reviewers for their feedback. We also would like to thank Vincenz Doelle and Amel Mahmuzic for helping with the implementation of the FDA model and execution of the field study and the experiment with students. We are thankful to all study participants in particular in the field study. Part of this work was funded by the German Academic Exchange Service A1401226 DAAD. R. Robbes is partially supported by FONDECYT project #1151195.

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