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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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Type
Domaine
Revue
Sujet
Data Mining Algorithms and Applications
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.

1 100 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.
1 100 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 11 sur 22

Les étiquettes couvrent 1 des 1 100 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 1 100 des 1 100 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.

aboutno affnon étiqueté
Human talent forecasting
Bogdan Nedelcu
2017· article· en· Proceedings of the ... International Conference on Business Excellence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affnon étiqueté
Finding theme communities from database networks
Lingyang Chu, Zhefeng Wang, Jian Pei, Yanyan Zhang, Yang Yu, Enhong Chen
2019· article· en· Proceedings of the VLDB Endowment· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affnon étiqueté
Data Mining with Incomplete Data
Hai Wang, Shouhong Wang
2009· book-chapter· en· IGI Global eBooks· Computer Science
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5
citations
fundno affnon étiqueté
Feature Model Mining
Steven She
2008· dissertation· en· UWSpace (University of Waterloo)· Computer Science
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5
citations
affnon étiqueté
A generic Data Mart architecture to support Web mining
Juan D. Velásquez, Hiroshi Yasuda, Terumasa Aoki, Richard W. Weber
2003· article· en· International Conference on Data Mining· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affsans résuménon étiqueté
RFCT: An Association-Based Causality Miner
Kamran Karimi, Howard J. Hamilton
2002· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases
Frank Hutter, Kristian Kersting, Jefrey Lijffijt, Isabel Valera
2021· book· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affnon étiqueté
TOP-10 DATA MINING CASE STUDIES
Gabor Melli, Xindong Wu, P. Beinat, Francesco Bonchi, Longbing Cao, Rong Duan +8 autres
2012· article· en· International Journal of Information Technology & Decision Making· Computer Science
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5
citations
fundaboutno affnon étiqueté
Copula-based risk aggregation modelling
Marie‐Pier Côté
2014· article· en· eScholarship@McGill (McGill)· Computer Science
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5
citations
affsans résuménon étiqueté
On the Edge: Statistics & Computing
Duncan J. Murdoch
2000· article· en· CHANCE· Computer Science
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4
citations
afffundnon étiqueté
Mining of Diverse Social Entities from Linked Data
Alfredo Cuzzocrea, Carson K. Leung, Syed Khairuzzaman Tanbeer
2014· article· en· Mspace (University of Manitoba)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
Efficient closed high-utility itemset mining
Philippe Fournier‐Viger, Souleymane Zida, Jerry Chun‐Wei Lin, Chengwei Wu, Vincent S. Tseng
2016· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Mining and Modeling Database User Access Patterns
Qingsong Yao, Aijun An
2006· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
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4
citations
affsans résuménon étiqueté
Subsumption of Vertical Viewpoint Patterns
Mathieu Bergeron, Darrell Conklin
2011· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
Visualization Techniques for Data Mining
Herna L. Viktor
2005· book-chapter· en· IGI Global eBooks· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations

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