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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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Domaine
Revue
Sujet
Privacy-Preserving Technologies in Data
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.

1 809 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.
1 809 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 12 sur 37

Les étiquettes couvrent 7 des 1 809 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 1 809 des 1 809 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affnon étiqueté
Balancing Open Science and Data Privacy in the Water Sciences
Samuel C. Zipper, Kaitlin Stack Whitney, Jillian M. Deines, Kevin M. Befus, Udit Bhatia, Sam Albers +4 autres
2019· preprint· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+scholarly_communication+open_scienceconsensus · open_science
12
citations
affnon étiqueté
Deep Directed Information-Based Learning for Privacy-Preserving Smart Meter Data Release
Mohammadhadi Shateri, Francisco Messina, Pablo Piantanida, Fabrice Labeau
2019· preprint· en· eScholarship@McGill (McGill)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+metaepi_narrow+sts+scholarly_communication+open_science+research_integrityconsensus · metaepi_narrow+open_science+research_integrity
12
citations
affsans résuménon étiqueté
Differentially private data publishing for arbitrarily partitioned data
Rong Wang, Benjamin C. M. Fung, Yan Zhu, Qiang Peng
2020· article· en· Information Sciences· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+scholarly_communication+open_scienceconsensus · scholarly_communication+open_science
12
citations
afffundnon étiqueté
DP-AdamBC: Your DP-Adam Is Actually DP-SGD (Unless You Apply Bias Correction)
Qiaoyue Tang, Frederick Shpilevskiy, Mathias Lécuyer
2024· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+metaepi_narrow+scholarly_communication+open_scienceconsensus · open_science
11
citations
affnon étiqueté
Distribution based microdata anonymization
Nick Koudas, Divesh Srivastava, Ting Yu, Qing Zhang
2009· article· en· Proceedings of the VLDB Endowment· Computer Science
prédiction distillée:candidate · open_scienceconsensus · open_science
11
citations
affsans résuménon étiqueté
Privacy and Ethical Challenges in Big Data
Sébastien Gambs
2019· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+metaepi_narrow+open_science+research_integrityconsensus · open_science
11
citations
affnon étiqueté
Correlation hiding by independence masking
Yufei Tao, Jian Pei, Jiexing Li, Xiaokui Xiao, Ke Yi, Zhengzheng Xing
2010· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · open_scienceconsensus · open_science
11
citations
affnon étiqueté
Open Data: Implications on Privacy in Healthcare Research
David Chen
2020· review· en· Blockchain in Healthcare Today· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+metaepi_narrow+open_science+research_integrityconsensus · open_science+research_integrity
11
citations
affnon étiqueté
Privacy Gaps for Digital Cardiology Data
Jessica R. Golbus, W. Nicholson Price, Brahmajee K. Nallamothu
2020· article· en· Circulation· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · open_science
11
citations
afffundsans résuménon étiqueté
ProxyFL: Decentralized Federated Learning through Proxy Model Sharing
Shivam Kalra, Junfeng Wen, Jesse C. Cresswell, Maksims Volkovs, Hamid R. Tizhoosh
2021· preprint· en· Research Square· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+metaepi_narrow+scholarly_communication+open_science+research_integrityconsensus · open_science
11
citations
afffundnon étiqueté
Precision‐Weighted Federated Learning
Jonatan Reyes, Lisa Di-Jorio, Cécile Low‐Kam, Marta Kersten‐Oertel
2025· article· en· Computational Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · open_science
11
citations

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