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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.

Exporter en CSVExporter en JSONRequête API

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.

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Revue
Sujet
AI-based Problem Solving and Planning
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.

618 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.
618 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 10 sur 13

Les étiquettes couvrent 1 des 618 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 618 des 618 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.

affaboutnon étiqueté
RISK PREDICTION FOR MODERN TECHNOLOGICAL SYSTEMS
B Duffey Romney, W Saull John
2008· article· en· Journal of Polish Safety and Reliability Association· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
aboutno affnon étiqueté
Ver Capone (2020) Pelicula Completa En Castellano wgd
2020· article· es· Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
affnon étiqueté
Reasoning with Goal Models
Paolo Giorgini, Roberto Sebastiani
2002· article· en· Unitn Eprints Research (Università Degli Studi di Trento)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
aboutno affnon étiqueté
Smith, Larratt Wm. (1820-ca. 1900)
2014· article· en· eYLS (Yale Law School)· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
venueno affnon étiqueté
Advances in artifical intelligence
2002· article· en· NPARC· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Expansion of Habitual Domains and DMCS
Moussa Larbani, Po-Lung Yu
2016· book-chapter· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Integrative Procedure Learning
Ben Goertzel, Cassio Pennachin, Nil Geisweiller
2014· book-chapter· en· Atlantis thinking machines· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Augmenting Flight Training with AI to Efficiently Train Pilots
Michael Guevarra, Srijita Das, Christabel Wayllace, Carrie Demmans Epp, Matthew E. Taylor, Alan Tay
2022· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
afffundnon étiqueté
Planning with Epistemic Preferences
Toryn Q. Klassen, Christian Muise, Sheila A. McIlraith
2023· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
AIware in the Foundation Model Era
Zhen Ming Jiang, Ahmed E. Hassan, Thomas Zimmermann, Mark Harman
2025· article· IEEE Software· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
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