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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
Knowledge and Information Systems
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.

123 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.
123 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 3

Les étiquettes couvrent 0 des 123 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 123 des 123 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
Model complexity of deep learning: a survey
Xia Hu, Lingyang Chu, Jian Pei, Weiqing Liu, Jiang Bian
2021· article· en· Knowledge and Information Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
388
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Early classification on time series
Zhengzheng Xing, Jian Pei, Philip S. Yu
2011· article· en· Knowledge and Information Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
123
citations
affsans résuménon étiqueté
Email mining: tasks, common techniques, and tools
Guanting Tang, Jian Pei, Wo-Shun Luk
2013· article· en· Knowledge and Information Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
73
citations
affsans résuménon étiqueté
Robust projected clustering
Gabriela Moise, Jörg Sander, Martin Ester
2007· article· en· Knowledge and Information Systems· Mathematics
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
70
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Node similarity in the citation graph
Wangzhong Lu, Jeannette Janssen, Evangelos Milios, Nathalie Japkowicz, Yongzheng Zhang
2006· article· en· Knowledge and Information Systems· Physics and Astronomy
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
69
citations
affsans résuménon étiqueté
Greedy column subset selection for large-scale data sets
Ahmed Farahat, Ahmed Elgohary, Ali Ghodsi, Mohamed S. Kamel
2014· article· en· Knowledge and Information Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
57
citations
afffundsans résuménon étiqueté
An Index Structure for Data Mining and Clustering
Xiong Wang, Jason T. L. Wang, King-Ip Lin, Dennis Shasha, Bruce A. Shapiro, Kaizhong Zhang
2000· article· en· Knowledge and Information Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
53
citations
affsans résuménon étiqueté
Subspace multi-clustering: a review
Juhua Hu, Jian Pei
2017· review· en· Knowledge and Information Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+insufficient_payloadconsensus · aucune
41
citations
affsans résuménon étiqueté
Multiknowledge for decision making
Qingxiang Wu, David Bell, T.M. McGinnity
2004· article· en· Knowledge and Information Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
38
citations
affsans résuménon étiqueté
Overview of the crowdsourcing process
Lobna Nassar, Fakhri Karray
2018· article· en· Knowledge and Information Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
37
citations
affsans résuménon étiqueté
Data Mining: How Research Meets Practical Development?
Xindong Wu, Philip S. Yu, Gregory Piatetsky-Shapiro, Nick Cercone, Tzu-Yu Lin, Kotagiri Ramamohanarao +1 autres
2003· article· en· Knowledge and Information Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
33
citations
affsans résuménon étiqueté
Managing dimensionality in data privacy anonymization
Hessam Zakerzadeh, Charų C. Aggarwal, Ken Barker
2015· article· en· Knowledge and Information Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · open_scienceconsensus · open_science
27
citations
affsans résuménon étiqueté
Finding multiple stable clusterings
Juhua Hu, Qi Qian, Jian Pei, Rong Jin, Shenghuo Zhu
2016· article· en· Knowledge and Information Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
23
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Combining semantic and term frequency similarities for text clustering
Victor Hugo Andrade Soares, Ricardo J. G. B. Campello, Seyednaser Nourashrafeddin, Evangelos Milios, Murilo Coelho Naldi
2019· article· en· Knowledge and Information Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
21
citations

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