MétaCan
Menu
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
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 13 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
Differentially private policy evaluation
Borja Balle, Maziar Gomrokchi, Doina Precup
2016· article· en· International Conference on Machine Learning· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · open_science
10
citations
affnon étiqueté
Locally Private Hypothesis Testing
Or Sheffet
2018· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+metaepi_narrow+open_scienceconsensus · open_science
10
citations
affsans résuménon étiqueté
CFL: Cluster Federated Learning in Large-Scale Peer-to-Peer Networks
Qian Chen, Zilong Wang, Yilin Zhou, Jiawei Chen, Dan Xiao, Xiaodong Lin
2022· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communication+open_science+research_integrityconsensus · open_science
10
citations
affsans résuménon étiqueté
UtilityAware: A framework for data privacy protection in e-health
Syed Atif Moqurrab, Tariq Naeem, Manish Malik, Asim Ali Fayyaz, Muhammad Asif Jamal, Gautam Srivastava
2023· article· en· Information Sciences· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · open_science
10
citations
afffundnon étiqueté
Federated Deep Learning Architecture for Personalized Healthcare
Helen Chen, Shubhankar Mohapatra, George Michalopoulos, Xi He, Ian McKillop
2021· book-chapter· en· Studies in health technology and informatics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+metaepi_narrow+open_scienceconsensus · aucune
10
citations
affnon étiqueté
Workshop on Privacy in NLP (PrivateNLP 2020)
Oluwaseyi Feyisetan, Sepideh Ghanavati, Patricia Thaine
2020· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · open_science
10
citations
affsans résuménon étiqueté
Distributed Learning in Healthcare
Anup Tuladhar, Deepthi Rajashekar, Nils D. Forkert
2022· book-chapter· en· Integrated science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+metaepi_narrow+open_science+research_integrityconsensus · open_science
10
citations
affnon étiqueté
Privacy Preserving Data Publishing: A Classification Perspective
A N, Charlie Obimbo
2014· article· en· International Journal of Advanced Computer Science and Applications· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+scholarly_communication+open_scienceconsensus · open_science
9
citations
affnon étiqueté
Privacy-Preserving Data Mining in Electronic Surveys
Justin Zhan, Stan Matwin
2007· article· en· Journal of the Association for Information Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · open_science
9
citations
affsans résuménon étiqueté
Small sum privacy and large sum utility in data publishing
Ada Wai-Chee Fu, Ke Wang, Raymond Chi-Wing Wong, Jia Wang, Minhao Jiang
2014· article· en· Journal of Biomedical Informatics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · open_science
9
citations

En coulisses: Sélection · Constats · À propos