MétaCan
Menu
Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

Terme de recherche
Auteur ou autrice
Période
Ordre
Langue
Type
Domaine
Revue
Sujet
Bayesian Methods and Mixture Models
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

1 238 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20002025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
1 238 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 25

Les étiquettes couvrent 4 des 1 238 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 1 238 des 1 238 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail (titre seulement); le volet Codex est un classifieur distillé et calibré. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affsans résuménon étiqueté
An Introduction to MCMC for Machine Learning
Christophe Andrieu, Nando de Freitas, Arnaud Doucet, Michael I. Jordan
2003· article· en· Machine Learning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2 418
citations
affnon étiqueté
Sequential Monte Carlo Samplers
Pierre Del Moral, Arnaud Doucet, Ajay Jasra
2006· article· en· Journal of the Royal Statistical Society Series B (Statistical Methodology)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1 702
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Annealed importance sampling
Radford M. Neal
2001· article· en· Statistics and Computing· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1 225
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
Permutation Methods
Paul W. Mielke, Kenneth J. Berry
2001· book· en· Springer series in statistics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
353
citations
fundno affnon étiqueté
Combining Mixture Components for Clustering
Jean-Patrick Baudry, Adrian E. Raftery, Gilles Celeux, Kenneth Lo, Raphaël Gottardo
2010· article· en· Journal of Computational and Graphical Statistics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
348
citations
affsans résuménon étiqueté
On population-based simulation for static inference
Ajay Jasra, David A. Stephens, Chris Holmes
2007· article· en· Statistics and Computing· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
207
citations
afffundvenueaboutnon étiqueté
A mixture of generalized hyperbolic distributions
Ryan P. Browne, Paul D. McNicholas
2015· article· en· Canadian Journal of Statistics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
188
citations
afffundnon étiqueté
Mixtures of Shifted AsymmetricLaplace Distributions
Brian C. Franczak, Ryan P. Browne, Paul D. McNicholas
2014· article· en· IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
168
citations
afffundvenueaboutnon étiqueté
Model‐based clustering of longitudinal data
Paul D. McNicholas, Thomas Brendan Murphy
2010· article· en· Canadian Journal of Statistics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
146
citations
affnon étiqueté
Tree-Structured Stick Breaking for Hierarchical Data
Zoubin Ghahramani, Michael I. Jordan, Ryan P. Adams
2010· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
137
citations
venueno affnon étiqueté
Estimating the number of clusters
Antonio Cuevas, Manuel Febrero–Bande, Ricardo Fraiman
2000· article· en· Canadian Journal of Statistics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
124
citations
affnon étiqueté
Online clustering algorithms for radar emitter classification
Jun Liu, J.P.Y. Lee, Lingjie Li, Zhi‐Quan Luo, K.M. Wong
2005· article· en· IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
112
citations
affsans résuménon étiqueté
Counting connected graphs inside-out
Boris Pittel, Nicholas Wormald
2004· article· en· Journal of Combinatorial Theory Series B· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
108
citations
affnon étiqueté
Likelihood Asymptotics
Ib M. Skovgaard
2001· article· en· Scandinavian Journal of Statistics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
106
citations
affnon étiqueté
Hidden Markov models: Pitfalls and opportunities in ecology
Richard Glennie, Timo Adam, Vianey Leos‐Barajas, Théo Michelot, Theoni Photopoulou, Brett T. McClintock
2022· article· en· Methods in Ecology and Evolution· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
101
citations
affsans résuménon étiqueté
Clustering with the multivariate normal inverse Gaussian distribution
Adrian O’Hagan, Thomas Brendan Murphy, Isobel Claire Gormley, Paul D. McNicholas, Dimitris Karlis
2014· article· en· Computational Statistics & Data Analysis· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
99
citations
affnon étiqueté
Testing for a Finite Mixture Model with Two Components
Hanfeng Chen, Jiahua Chen, John D. Kalbfleisch
2003· article· en· Journal of the Royal Statistical Society Series B (Statistical Methodology)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
98
citations

En coulisses: Sélection · Constats · À propos