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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
Artificial Intelligence Research
Sujet
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.

127 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20112021
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.
127 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 3

Les étiquettes couvrent 0 des 127 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 127 des 127 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

venueno affnon étiqueté
Estimating the number of clusters using diversity
Suneel Kumar Kingrani, Mark Levene, Dell Zhang
2017· article· en· Artificial Intelligence Research· Computer Science
prédiction distillée:candidate · sts+open_scienceconsensus · aucune
51
citations
venueno affnon étiqueté
Multiclass patent document classification
Chaitanya Anne, Avdesh Mishra, Md Tamjidul Hoque, Shengru Tu
2017· article· en· Artificial Intelligence Research· Business, Management and Accounting
prédiction distillée:candidate · sts+scholarly_communication+insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
19
citations
venueno affnon étiqueté
Diagnostic with incomplete nominal/discrete data
Herbert F. Jelinek, Andrew Yatsko, Andrew Stranieri, Sitalakshmi Venkatraman, Adil Bagirov
2015· article· en· Artificial Intelligence Research· Computer Science
prédiction distillée:candidate · open_science+insufficient_payloadconsensus · aucune
16
citations
venueno affnon étiqueté
The Complexity of Integer Bound Propagation
Georges Katsirelos, Lucas Bordeaux, Nina Naroditska, Moshe Y. Vardi
2011· article· en· Artificial Intelligence Research· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
10
citations
venueno affnon étiqueté
A robust BFCC feature extraction for ASR system
Ta-Wen Kuan, An‐Chao Tsai, Po-Hsun Sung, Jhing-Fa Wang, Hsien-Shun Kuo
2016· article· en· Artificial Intelligence Research· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
venueno affnon étiqueté
Bio-inspired multiobjective clustering optimization: A survey and a proposal
Danilo Cunha, Dávila Patrícia Ferreira Cruz, Alexandre Alberto Politi, Leandro Nunes de Castro, Renato Dourado Maia
2017· article· en· Artificial Intelligence Research· Computer Science
prédiction distillée:candidate · sts+scholarly_communicationconsensus · aucune
9
citations

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