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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
Sujet
Data Mining Algorithms and Applications
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.

1 100 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.
1 100 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 10 sur 22

Les étiquettes couvrent 1 des 1 100 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 1 100 des 1 100 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 Associative Classifier for Uncertain Datasets
Metanat Hooshsadat, Osmar R. Zai͏̈ane
2012· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affsans résuménon étiqueté
Searching for a Black Hole in Tree Networks
Jurek Czyzowicz, Dariusz R. Kowalski, Ευριπίδης Μάρκου, Andrzej Pelc
2005· article· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
afffundnon étiqueté
Towards Cohesive Anomaly Mining
Yun Xiong, Yangyong Zhu, Philip S. Yu, Jian Pei
2013· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
afffundnon étiqueté
Detection of rare items with TARGET
Guangzhe Fan, Mu Zhu
2011· article· en· Statistics and Its Interface· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
afffundnon étiqueté
Mining Contextual Item Similarity without Concept Hierarchy
Md. Fahim Arefin, Chowdhury Farhan Ahmed, Redwan Ahmed Rizvee, Carson K. Leung, Longbing Cao
2022· article· en· 2022 16th International Conference on Ubiquitous Information Management and Communication (IMCOM)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affsans résuménon étiqueté
Learning Statistically Significant Contrast Sets
Mohomed Shazan Mohomed Jabbar, Osmar R. Zai͏̈ane
2016· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
Educational Data Mining
2015· reference-entry· en· The SAGE Encyclopedia of Educational Technology· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affsans résuménon étiqueté
ICS: An Interactive Classification System
Yan Zhao, Yiyu Yao, Mingwu Yan
2007· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
An apples-to-apples comparison of two database journals
Philip A. Bernstein, Elisa Bertino, Andreas Heuer, Christian S. Jensen, Holger Meyer, M. TAMER ÖZSU +2 autres
2005· article· en· ACM SIGMOD Record· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affsans résuménon étiqueté
Mining Icebergs in Time-Stamped Databases.
Jhimli Adhikari, P.R. Rao, Witold Pedrycz
2011· article· en· Indian International Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
Interactive Visual Analytics of Databases and Frequent Sets
Carson K. Leung, Christopher L. Carmichael, Patrick Johnstone, David Sonny Hung-Cheung Yuen
2013· article· en· International Journal of Information Retrieval Research· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
Data visualization in the DB-Discover system
Robert J. Hilderman, Liangchun Li, Howard J. Hamilton
2002· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affsans résuménon étiqueté
Mining Partial Orders from Sequences
Guozhu Dong, Jian Pei
2007· book-chapter· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases
Massih-Réza Amini, Stéphane Canu, Asja Fischer, Tias Guns, Petra Kralj Novak, Grigorios Tsoumakas
2023· book· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
DiMaC
Hua Ming, Jian Pei
2008· article· en· Computer Science
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6
citations
venueno affsans résuménon étiqueté
The K-behaviour of p-trees.
Marco Liverani, Aurora Morgana, Célia Picinin de Mello
2007· article· en· Ars Combinatoria· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations

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