MétaCan
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.

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
Bayesian Modeling and Causal Inference
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.

961 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.
961 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 11 sur 20

Les étiquettes couvrent 2 des 961 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 961 des 961 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.

afffundnon étiqueté
Exploiting Determinism to Scale Relational Inference
Mohamed Hamza Ibrahim, Christopher Pal, Gilles Pesant
2015· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
ApproxML
Sona Hasani, Faezeh Ghaderi, Shohedul Hasan, Saravanan Thirumuruganathan, Abolfazl Asudeh, Nick Koudas +1 autres
2019· article· en· Proceedings of the VLDB Endowment· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
venueno affnon étiqueté
Réseaux GAI pour la prise de décision
Christophe Gonzales, Patrice Perny, Sergio Queiroz
2007· article· fr· Revue d intelligence artificielle· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Mode Poset Probability Polytopes
Guido Montúfar, Johannes Rauh
2016· preprint· en· Journal of Algebraic Statistics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affsans résuménon étiqueté
Properties of Weak Conditional Independence
Cory J. Butz, Manon J. Sanscartier
2002· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Decomposing Gaussians with unknown covariance
Ameer Dharamshi, Anna Neufeld, Linlin Gao, James P. Bien, Daniela Witten
2025· article· en· Biometrika· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
fundno affnon étiqueté
Decayed MCMC Filtering
Bhaskara Marthi, Hanna Pasula, Stuart Russell, Yuval Peres
2012· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
afffundnon étiqueté
Agent Incentives: A Causal Perspective
Tom Everitt, Ryan M. Carey, Eric Langlois, Pedro A. Ortega, Shane Legg
2021· preprint· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Many valued probability theory
Charles G. Morgan
2004· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Testing Ising Models
Constantinos Daskalakis, Nishanth Dikkala, Gautam Kamath
2018· preprint· en· IEEE Transactions on Information Theory· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
What are the points?
Jean-François Delannoy
2001· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affsans résuménon étiqueté
Application of Subjective Logic to Health Research Surveys
Robert D. Kent, Jason McCarrell, Gilles Paquette, Bryan St. Amour, Ziad Kobti, Anne Snowdon
2010· book-chapter· en· Smart innovation, systems and technologies· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Compiling with Generating Functions
Jianlin Li, Yizhou Zhang
2025· article· en· Proceedings of the ACM on Programming Languages· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affvenueaboutnon étiqueté
Hard Decisions about Fundamental Values
Andreas Laupacis
2004· review· en· A Nudge Too Far? A Nudge at All? On Paying People to Be Healthy· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations

En coulisses: Sélection · Constats · À propos