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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
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Revue
SSRN Electronic Journal
Sujet
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.

37 702 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.
37 702 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 154 sur 755

Les étiquettes couvrent 42 des 37 702 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 37 702 des 37 702 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.

affsans résuménon étiqueté
Learning Customer Preferences from Bundle Sales Data
Ningyuan Chen, Setareh Farajollahzadeh, Guan Wang
2023· article· en· SSRN Electronic Journal· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Manufacturers and Retailers in the Global Economy
Horst Raff, Nicolas Schmitt
2011· preprint· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
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4
citations
affsans résuménon étiqueté
Robots and Artificial Intelligence in Health Care
Ian R. Kerr, Jason Millar, Noel Corriveau
2017· article· en· SSRN Electronic Journal· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
The Microeconomics of Cryptocurrencies
Hanna Hałaburda, Guillaume Haeringer, Joshua S. Gans, Neil Gandal
2020· article· en· SSRN Electronic Journal· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Learning in Cobweb Experiments
Cars Hommes, Joep Sonnemans, Jan Tuinstra, Henk van de Velden
2003· article· en· SSRN Electronic Journal· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Interrogation Methods and Terror Networks
Mariagiovanna Baccara, Heski Bar‐Isaac
2008· article· en· SSRN Electronic Journal· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
aboutno affnon étiqueté
Multilateral Climate Efforts beyond the UNFCCC
Daniel Bodansky
2011· article· en· SSRN Electronic Journal· Earth and Planetary Sciences
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4
citations
affsans résuménon étiqueté
Who Smoothes Dividends?
Laurence Booth, Zhaoxia Xu
2008· article· en· SSRN Electronic Journal· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
A Text Analysis for Operational Risk Loss Descriptions
Davide Di Vincenzo, Francesca Greselin, Fabio Piacenza, Ričardas Zitikis
2022· article· en· SSRN Electronic Journal· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Equity and Incentives in Household Finance
Daniel Herbst, Miguel Palacios, Constantine Yannelis
2023· article· en· SSRN Electronic Journal· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations

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