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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
Langue
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 12 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.

affsans résuménon étiqueté
Generative AI for Data Scraping
Eddy Hage-Youssef, Maxime C. Cohen
2025· preprint· en· SSRN Electronic Journal· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
Association Rules
Paul D. McNicholas, Yanchang Zhao
2009· book-chapter· en· IGI Global eBooks· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases
Massih-Reza Amini, Stéphane Canu, Asja Fischer, Tias Guns, Petra Kralj Novak, Grigorios Tsoumakas
2023· book· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases
Massih-Réza Amini, Stéphane Canu, Asja Fischer, Tias Guns, Petra Kralj Novak, Grigorios Tsoumakas
2023· book· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Association Measures and Matrices
Daniel Borcard, François Gillet, Pierre Legendre
2018· book-chapter· en· Use R!· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
On the Edge: Statistics & Computing
Duncan J. Murdoch, Vincent J. Carey
2001· article· en· CHANCE· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Efficient Mining of Pareto-Front High Expected Utility Patterns
Usman Ahmed, Jerry Chun‐Wei Lin, Jimmy Ming‐Tai Wu, Youcef Djenouri, Gautam Srivastava, Suresh Kumar Mukhiya
2020· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Bitwise Vertical Mining of Minimal Rare Patterns
Elieser Capillar, Chowdhury Abdul Mumin Ishmam, Carson K. Leung, Adam G.M. Pazdor, Prabhanshu Shrivastava, Ngoc Bao Chau Truong
2023· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
WebKDD 2008
Olfa Nasraoui, Myra Spiliopoulou, Osmar R. Zai͏̈ane, Jaideep Srivastava, Bamshad Mobasher
2008· article· en· ACM SIGKDD Explorations Newsletter· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
iVAS
Carson K. Leung, Christopher L. Carmichael
2011· book-chapter· en· IGI Global eBooks· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
Big Data Analytics and Mining for Knowledge Discovery
Carson K. Leung
2020· book-chapter· en· Advances in logistics, operations, and management science book series· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affsans résuménon étiqueté
Mining Weighted Frequent Itemsets with the Recency Constraint
Jerry Chun‐Wei Lin, Wensheng Gan, Philippe Fournier‐Viger, Tzung‐Pei Hong
2015· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations

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