MétaCan
ENFR
Menu
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.

Terme de recherche
Auteur ou autrice
Période
→
Ordre
Langue
Type
Domaine
Revue
Sujet
Smart Agriculture and 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.

930 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.
930 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 10 sur 19

Les étiquettes couvrent 1 des 930 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 930 des 930 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.

affnon étiqueté
Internet and Computers for Agriculture
Dimitre D. Dimitrov
2023· article· en· Agriculture· Agricultural and Biological Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
venueno affnon étiqueté
Smart Farm: Agriculture System for Farmers Using IoT
Revati M. Wahul, Sumedh Sonawane, Archana P. Kale, Bhagyashree D. Lambture, Manisha A. Dudhedia
2023· article· fr· Ingénierie des systèmes d information· Agricultural and Biological Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
A REVIEW : APPLICATIONS OF REMOTE SENSING IN AGRICULTURE
Prince Darji, Nirmal D. Desai, Dhara Bhavsar, Himanshu Pandya
2023· review· en· International Association of Biologicals and Computational Digest· Agricultural and Biological Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
venueno affsans résuménon étiqueté
Deep Learning for the Classification of Rice Leaf Diseases Using YOLOv8
Christine Dewi, Fajar Yanwar Bilaut, Henoch Juli Christanto, Guowei Dai
2024· article· en· Mathematical Modelling and Engineering Problems· Agricultural and Biological Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
Krishi Nanban: AI Driven Precision Agriculture
R Prabavathi, P Subha, V. Brindha Devi, C Rekha., Abhishek Verma, S Rohith.
2022· article· en· Agricultural and Biological Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
venueno affnon étiqueté
Deep Learning Models for Wheat Diseases Detection and Recognition
Chekir Amira, Goodhope-Kudakwashe Dhliwayo, Fanyana-Jushua Dube
2023· article· en· Proceedings of the World Congress on Electrical Engineering and Computer Systems and Science· Agricultural and Biological Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
venueno affnon étiqueté
Tomato picking robot based on deep learning
Hongyuan Zhu, Zhenyu Wang
2023· article· en· Journal of Artificial Intelligence Practice· Agricultural and Biological Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Survey on IoT based E-Farming Technology Enabled Farming
M Shanmugam Shoba, D Sangeetha, K L Suchala, R H Shravya, B S Soundhaaryha
2022· article· en· 2022 International Conference on Sustainable Computing and Data Communication Systems (ICSCDS)· Agricultural and Biological Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
fundno affnon étiqueté
Banana Leaves Imagery Dataset
Neema Mduma, Christian A. Elinisa
2025· article· en· Scientific Data· Agricultural and Biological Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
← précédentsuivant →

En coulisses: Sélection · Constats · À propos