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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
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Domaine
Revue
Sujet
Ethics and Social Impacts of AI
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.

1 449 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.
1 449 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 10 sur 29

Les étiquettes couvrent 12 des 1 449 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 1 449 des 1 449 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
Why data about people are so hard to govern
Wendy Wong, Jamie Duncan, David A. Lake
2024· article· en· Regulation & Governance· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affnon étiqueté
Artificial Intelligence and Ethics
Doreen Rosenstrauch, Utpal Mangla, Atul Gupta, Costansia Taikwa Masau
2023· book-chapter· en· Health informatics· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affsans résuménon étiqueté
Robots and Artificial Intelligence in Health Care
Ian R. Kerr, Jason Millar, Noel Corriveau
2017· article· en· SSRN Electronic Journal· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
Chilling Effects
Jonathon W. Penney
2025· book· Cambridge University Press eBooks· Social Sciences
prédiction machine:candidate · stsconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
Preliminary Thoughts on Defining f(x) for Ethical Machines
Clayton Peterson, Naïma Hamrouni
2022· article· en· Proceedings of the ... International Florida Artificial Intelligence Research Society Conference· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
Law, Science, and Technologies
Bertram Turner, Melanie G. Wiber
2020· book-chapter· en· Oxford University Press eBooks· Social Sciences
prédiction machine:candidate · stsconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
Equity Talks @SIGCHI
SIGCHI Executive Committee, Adriana S. Vivacqua, Andrew L. Kun, Cale J. Passmore, Helena M. Mentis, Josh Andrés +14 autres
2022· article· en· CHI Conference on Human Factors in Computing Systems Extended Abstracts· Social Sciences
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Prediction and Punishment: Critical Report on Carceral AI
Dasha Pruss, Hannah Pullen-Blasnik, Nikki Stevens, Clara Belitz, Logan Stapleton, Mallika G. Dharmaraj +8 autres
2025· preprint· en· SSRN Electronic Journal· Social Sciences
prédiction machine:candidate · stsconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
Human-Computer Interaction and AI
Daniel M. Russell, Q. Vera Liao, Chinmay Kulkarni, Elena L. Glassman, Nikolas Martelaro
2023· article· en· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Algorithmic audits of algorithms, and the law
Erwan Le Merrer, Ronan Pons, Gilles Trédan
2023· article· en· AI and Ethics· Social Sciences
prédiction machine:candidate · stsconsensus · aucune
4
citations
affgemma · metaresearch+research_integritygpt · metaresearch+scholarly_communication+research_integritymodèles en désaccord
Allowing AI co–authors is a disregard for humanization
Aorigele Bao, Yi Zeng
2024· article· en· Accountability in Research· Social Sciences
prédiction machine:candidate · metaresearch+research_integrityconsensus · aucune
4
citations

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