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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
Explainable Artificial Intelligence (XAI)
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.

675 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.
675 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 12 sur 14

Les étiquettes couvrent 1 des 675 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 675 des 675 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affsans résuménon étiqueté
Communicating Uncertainty Can Increase AI Adoption
Mohsen Foroughifar, Rozhina Ghanavi, Avi Goldfarb, Ryan Webb
2025· preprint· en· SSRN Electronic Journal· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+research_integrityconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
A Trustworthy View on XAI Method Evaluation
DING LI, Yan Liu, Zerui Wang
2022· preprint· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
affnon étiqueté
Responsible Agentic Reasoning and AI Agents: A Critical Survey
Shaina Raza, Ranjan Sapkota, Manoj Karkee, Christos Emmanouilidis
2025· preprint· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+metaepi_narrow+scholarly_communication+open_science+insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Strategic Foundation Models
Denizalp Goktas, Amy Greenwald, Takayuki Osogami, Roma Patel, Kevin Leyton‐Brown, Grant Schoenebeck +19 autres
2025· preprint· en· HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communicationconsensus · aucune
0
citations
aboutno affnon étiqueté
La Fiesta de Los Angeles float, 1915
2012· dataset· en· University of Southern California Digital Library· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
affnon étiqueté
Kantian-Utilitarian XAI: Meta-Explained
Zahra Atf
2025· article· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communication+insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
fundno affnon étiqueté
MIB: A Mechanistic Interpretability Benchmark
Aaron Mueller, Atticus Geiger, Sarah Wiegreffe, Dana Arad, Iván Arcuschin, Adam Belfki +15 autres
2025· preprint· en· UvA-DARE (University of Amsterdam)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
0
citations
fundno affnon étiqueté
Learning Explanations from Language Data
David Harbecke, Robert Schwarzenberg, Christoph Alt
2018· preprint· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · open_science+insufficient_payloadconsensus · open_science
0
citations
affnon étiqueté
Model AI Assignments 2022
Todd W. Neller, Jazmin Collins, Daniel Schneider, Yim Register, Christopher Brooks, Tang, Chiawei +7 autres
2022· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
aboutno affnon étiqueté
Occurrence Download
2023· dataset· en· Global Biodiversity Information Facility· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Traffic Crash Severity Prediction Using eXplainable AI
Nishtha Srivastava, Rishabh Maloo, Bhavesh N. Gohil, Suprio Ray
2025· book-chapter· en· Communications in computer and information science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communicationconsensus · aucune
0
citations

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