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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.

Exporter en CSVExporter en JSONRequête API

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
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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 13 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
Bayesian Network Inference with Simple Propagation
Cory J. Butz, Jhonatan de S. Oliveira, André E. dos Santos, Anders L. Madsen
2016· article· en· VBN Forskningsportal (Aalborg Universitet)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
afffundnon étiqueté
Risk Inference Models for Security Applications
Jonathan Graf, Shawn C. Eastwood, Svetlana Yanushkevich, Reed Ferber
2019· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Context-driven predictions
Marc G. Bellemare, Doina Precup
2007· article· en· International Joint Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
Continuous Random Variables
Muammer Çatak, Tofigh Allahviranloo, Witold Pedrycz
2021· book-chapter· en· Studies in systems, decision and control· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
Acquisition Methods for Contextual Weak Independence
Cory J. Butz, Manon J. Sanscartier
2002· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Artificial Intelligence and Causal Inference
Stanley E. Lazic
2022· article· en· Journal of the Royal Statistical Society Series A (Statistics in Society)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Belief Network Support via Decision Diagrams
Shawn C. Eastwood, Svetlana Yanushkevich, Vlad P. Shmerko
2015· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Counterfactual Reasoning in Observational Studies
Negar Hassanpour
2019· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
1
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affsans résuménon étiqueté
Conservative belief revision
James P. Delgrande, Abhaya Nayak, Maurice Pagnucco
2004· article· en· National Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Learning tractable NAT-modeled Bayesian networks
Yang Xiang, Qian Wang
2021· article· en· Annals of Mathematics and Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Introduction
Luis Enrique Sucar, Eduardo F. Morales, Jesse Hoey
2011· book-chapter· en· IGI Global eBooks· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
1
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