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Links:
Score
– Show reviews and accept/reject submission
Submission ID. Title
– Show submission info
Definitions:
Score
= average reviewer recommendation score (if no score, ignored)
Weight
= Number of reviews with a recommendation score
Weight
*
= May include reviews marked as incomplete (
unassign
)
Range
= Min - Max recommendation scores
Adv Recom
= Advocate Recommendation
Legend:
Accept (7)
Reject (0)
Pending (6)
Decision != Recomm.
PC Decision
Adv Recom
Score
Weight
Range
Submission ID. Title
Accept
5.25
4*
5-6
11. Netzwerkorientierte Speicherung von Metamodellen und Modellen
Accept
5.25
4
5-6
13. Semantische Meta-Repositories für Software-Artefakte
Accept
5.00
4
4-6
5. Konzept zum (Re-)Engineering von Ontologien am Beispiel der IT-Infrastruktur-Ontologie
Accept
5.00
3*
5
8. Modellierung von Variabilität in Software-Produktlinien
Accept
5.00
4
5
10. Testen von Produktlinien
Accept
5.00
2*
5
14. Scoping von Produktlinien und Domain Analysis
Accept
4.75
4
4-5
7. Erweiterung der SWORE-Ontologie mit Protégé und DL-Learner
4.00
4
2-6
6. Abfragen von Semantic Web Wissensbasen
3.75
4*
1-5
15. DL-Learner und Machine Learning - Eine Einführung in Description Logic, Machine Learning und Anwendungsgebiete von Inductive Logic Programming
3.67
3*
1-6
2. Schema und Ontologie-Sprachen des Semantic Webs
3.25
4
1-4
4. Vision und grundlegendes Modell des Semantic Webs
3.00
4
1-5
9. Grundlegende Idee und Prozessmodell der Produktlinienentwicklung
2.25
4*
1-4
12. Datenbanktechnologien zur Modellspeicherung
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Letzte Änderung: 2009-02-06 11:07:57 von
Thomas Riechert
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