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ESEIW 2026: Empirical Software Engineering International Week

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ESEIW
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Día de Entrega:
2026-05-11
Fecha de Notificación:
2026-06-30
Fecha de conferencia:
2026-10-04
Ubicación:
Munchen, Germany
Vistas: 13046   Seguidores: 0   Asistentes: 0

Índice Conference Partner (CP-I)

43,8 / 100
Puesto n.º 3.246 de 5.650 congresos · 58% superior

N.º 182 de 245 en Ingeniería de software

Evidencia limitada: este congreso no figura en CCF / ICORE / QUALIS y no consta su tasa de aceptación, así que la mayor parte de la puntuación recae en la línea base neutra.
Reconocimiento académico (35%) Sin datos: se puntúa con la línea base neutra de 50 —
Selectividad en la revisión (20%) Sin datos: se puntúa con la línea base neutra de 50 —
Ediciones celebradas (20%) Sin datos: se puntúa con la línea base neutra de 50 —
Atención de la comunidad (10%)
10
Integridad del registro público (15%)
35

Datos utilizados: Investigadores que abrieron esta página en los últimos 24 meses: 3

Falta en el registro público: Tasas de aceptación históricas (+4,5) · Ediciones anteriores (+3,0) · Premios al mejor artículo (+2,3)
Los organizadores pueden añadirlo desde esta página tras reclamar el congreso; las puntuaciones se recalculan cada noche. Cómo subir esta puntuación

Confianza 25 %: la parte de la puntuación respaldada por datos observados y no por la línea base neutra. Cómo se calcula esta puntuación · Ver la clasificación · Versión del algoritmo 1.1 · Calculado el 2026-09-04

Solicitud de Artículos

ESEIW 2026 (Empirical Software Engineering International Week) is an academic conference held in Munchen, Germany on 2026-10-04. The paper submission deadline is 2026-05-11. Acceptance notifications are sent on 2026-06-30.

We invite submissions to the following tracks related to the topics of interest of the conference. Technical Papers Industry Papers Emerging Results and Vision Papers Journal-First Papers Find detailed submission information on our website: http://esem2020.di.uniba.it General Scope of Submissions Work submitted must fit within the specific scope of each track, as detailed below. Submissions in all tracks should not be under consideration for publication or presentation elsewhere. In addition to the specific scope of each track, submissions may address any aspect of software engineering but must tackle the problem from an empirical perspective and using a rigorous empirical method, including: Empirical studies using qualitative, quantitative, and mixed methods Cross- and multi-disciplinary methods and studies Experiments and quasi-experiments Case studies, action research, ethnography and field studies Survey research Simulation Artifact studies Data mining, machine learning, and AI-based approaches Secondary and tertiary studies including Systematic literature reviews that include a strong synthesis part Meta-analysis, qualitative and quantitative synthesis of studies Replication of empirical studies and families of studies Topics commonly addressed using an empirical approach include, but are not limited to: Evaluation and comparison of software technologies Evaluation and comparison of software development methods, techniques, and practices Modeling, measuring, and assessing product and/or process quality Modeling, measuring, and assessing software development productivity Defect and quality prediction Software cost and size estimation Software evolution Software verification and validation, including analysis and testing Evaluation and modeling of contemporary software systems (IoT, Industry 4.0, Context-Awareness Systems, Cyber-physical, among others) Human factors, teamwork, and behavioral aspects of software engineering We welcome submissions on these meta-topics: Development, evaluation, and comparison of empirical approaches and methods Infrastructure for conducting empirical studies Techniques and tools for supporting empirical studies Empirically-based decision making We also welcome submissions that: demonstrate multi-disciplinary work, transfer and apply empirical methods from other disciplines, replication studies, and studies with negative findings.
Última actualización por Dou Sun el

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