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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
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Domaine
Revue
Sujet
Privacy-Preserving Technologies in Data
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.

1 809 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.
1 809 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 10 sur 37

Les étiquettes couvrent 7 des 1 809 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 1 809 des 1 809 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
<i>DARM</i>
Omar Abdel Wahab, Moulay Omar Hachami, Arslan Zaffari, Mery Vivas, Gaby G. Dagher
2014· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · open_science
17
citations
affnon étiqueté
Zero-knowledge private graph summarization
Maryam Shoaran, Alex Thomo, Jens H. Weber-Jahnke
2013· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · open_science+insufficient_payloadconsensus · open_science
17
citations
affsans résuménon étiqueté
Privacy-aware data cleaning-as-a-service
Yu Huang, Mostafa Milani, Fei Chiang
2020· article· en· Information Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+open_science+insufficient_payloadconsensus · open_science
17
citations
affsans résuménon étiqueté
Quantifying Privacy Violations
Mishtu Banerjee, Rosa Karimi Adl, Leanne Wu, Ken Barker
2011· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+open_scienceconsensus · open_science
16
citations
affsans résuménon étiqueté
Trustworthy Federated Learning
2023· book· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+metaepi_narrow+scholarly_communication+open_science+research_integrityconsensus · open_science
16
citations
affnon étiqueté
FL-MAB
Zahra Batool, Kaiwen Zhang, Matthew Toews
2022· article· en· Proceedings of the 37th ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+open_scienceconsensus · open_science
16
citations
affsans résuménon étiqueté
Differential Privacy in Practice
Maryam Shoaran, Alex Thomo, Jens Weber
2012· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+metaepi_narrow+open_scienceconsensus · open_science
16
citations
aboutno affnon étiqueté
Inference attacks based on GAN in federated learning
Trung Ha, Tran Khanh Dang
2022· article· en· International Journal of Web Information Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · open_scienceconsensus · aucune
16
citations
affnon étiqueté
Demonstration of dealer
Qiongqiong Lin, Jiayao Zhang, Jinfei Liu, Kui Ren, Jian Lou, Junxu Liu +3 autres
2021· article· en· Proceedings of the VLDB Endowment· Computer Science
prédiction distillée:candidate · open_scienceconsensus · open_science
16
citations
affsans résuménon étiqueté
A Framework for Privacy-Aware User Data Trading
Johnson Iyilade, Julita Vassileva
2013· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+metaepi_narrow+scholarly_communication+open_scienceconsensus · open_science
16
citations
affnon étiqueté
The Risk-Utility Tradeoff for Data Privacy Models
M. Almasi, Taha R. Siddiqui, Noman Mohammed, Hadi Hemmati
2016· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · open_science
16
citations
affnon étiqueté
Classification spanning private databases
Ke Wang, Yabo Xu, Rong She, Philip S. Yu
2006· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · open_scienceconsensus · open_science
15
citations
affsans résuménon étiqueté
Big Data Management for Machine Learning from Big Data
Anifat M. Olawoyin, Carson K. Leung, Connor C.J. Hryhoruk, Alfredo Cuzzocrea
2023· book-chapter· en· Lecture notes in networks and systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+open_scienceconsensus · open_science
15
citations
affnon étiqueté
PACAS: Privacy-Aware, Data Cleaning-as-a-Service
Yu Huang, Mostafa Milani, Fei Chiang
2018· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+open_science+insufficient_payloadconsensus · open_science
15
citations

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