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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
Domain Adaptation and Few-Shot Learning
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.

705 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20012025
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.
705 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 10 sur 15

Les étiquettes couvrent 0 des 705 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 705 des 705 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affnon étiqueté
Augmentation-Free Self-Supervised Learning on Graphs
Namkyeong Lee, Junseok Lee, Chanyoung Park
2022· preprint· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+open_scienceconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
Automating SBOM Generation with Zero-Shot Semantic Similarity
Devin Pereira, Christopher Molloy, Sudipta Acharya, Steven H. H. Ding
2025· book-chapter· en· Signals and communication technology· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
1
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
Tri-self-taught Learning of Artificial Neural Networks
Feng Liu, Shuling Dai
2018· book-chapter· en· Lecture notes in electrical engineering· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Discriminative Density-ratio Estimation
Yun-Qian Miao, Ahmed Farahat, Mohamed S. Kamel
2013· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
1
citations

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