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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
Machine Learning in Materials Science
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.

1 108 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.
1 108 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 13 sur 23

Les étiquettes couvrent 4 des 1 108 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 1 108 des 1 108 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.

affnon étiqueté
Grammar-driven SMILES standardization with <i>TokenSMILES</i>
Luis Armando González-Ortiz, Lisset Noriega, Filiberto Ortíz‐Chi, Gabriela Vidales-Ayala, Emmanuel Soberanis-Cáceres, Amilcar Meneses‐Viveros +2 autres
2025· article· en· Chemical Science· Materials Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
aboutno affnon étiqueté
Dynamic Materials, Crystals, and Phenomena Conference
Jovana V. Milić, Simon Krause
2023· article· en· CHIMIA International Journal for Chemistry· Materials Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Introduction to RNDE NDE 4.0
Roman Gr. Maev
2020· article· en· Research in Nondestructive Evaluation· Materials Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
aboutno affnon étiqueté
Issue Information ‐ Table of Contents
2020· paratext· en· Glia· Materials Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
1
citations
affnon étiqueté
Roadmap on Data-Centric Materials Science
Matthias Scheffler, Peter Benner, Tristan Bereau, Volker Blüm, Mario Boley, Christian Carbogno +50 autres
2024· preprint· en· ChemRxiv· Materials Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
afffundnon étiqueté
WTMAD-4: a fair weighting scheme for GMTKN55
Kyle R. Bryenton, Erin R. Johnson
2025· article· en· Physical Chemistry Chemical Physics· Materials Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Performant implementation of the atomic cluster expansion
Yury Lysogorskiy, Cas van der Oord, Anton Bochkarev, Sarath Menon, Matteo Rinaldi, Thomas Hammerschmidt +5 autres
2021· report· en· Materials Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
ROSE: RADICAL Orchestrator for Surrogate Exploration
Aymen Al-Saadi, Andrew Park, Pradeep Bajracharya, Linwei Wang, Fanbo Sun, Sudip K. Seal +3 autres
2025· article· Materials Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
fundno affnon étiqueté
Unsupervised End-to-End Training with a Self-Defined Target
Dongshu Liu, Jérémie Laydevant, Adrien Pontlevy, Damien Querlioz, Julie Grollier
2024· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Materials Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations

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