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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
Internet of Things
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.

86 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20162025
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.
86 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 2

Les étiquettes couvrent 0 des 86 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 86 des 86 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

afffundsans résuménon étiqueté
Deep learning-enabled anomaly detection for IoT systems
Adel Abusitta, Glaucio H.S. de Carvalho, Omar Abdel Wahab, Talal Halabi, Benjamin C. M. Fung, Saja Al Mamoori
2022· article· en· Internet of Things· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
167
citations
affsans résuménon étiqueté
IoT Zigbee device security: A comprehensive review
Alireza Zohourian, Sajjad Dadkhah, Euclides Carlos Pinto Neto, Hassan Mahdikhani, Priscilla Kyei Danso, Heather Molyneaux +1 autres
2023· review· en· Internet of Things· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+insufficient_payloadconsensus · aucune
63
citations
affsans résuménon étiqueté
ModularFed: Leveraging modularity in federated learning frameworks
Mohamad Arafeh, Hadi Otrok, Hakima Ould‐Slimane, Azzam Mourad, Chamseddine Talhi, Ernesto Damiani
2023· article· en· Internet of Things· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · open_science
27
citations
affsans résuménon étiqueté
Programming frameworks for Internet of Things
Jayanth Krishnamurthy, Muthucumaru Maheswaran
2016· book-chapter· en· Internet of Things· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
9
citations
affsans résuménon étiqueté
Preventing Data Leak through Semantic Analysis
Hanan Alhindi, Issa Traoré, Isaac Woungang
2019· article· en· Internet of Things· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations

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