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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
Remote Sensing and LiDAR Applications
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.

2 536 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.
2 536 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 18 sur 51

Les étiquettes couvrent 3 des 2 536 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 2 536 des 2 536 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
LCE-NET: Contour Extraction for Large-Scale 3-D Point Clouds
Yu Zang, Binjie Chen, Yunzhou Xia, Hanyun Guo, Weiquan Liu, Cheng Wang +1 autres
2023· article· en· IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing· Environmental Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
15
citations
venueno affnon étiqueté
Spatial implementation of models in forestry
Richard Fournier, Luc Guindon, Pierre Y. Bernier, Chhun-Huor Ung, Frédéric Raulier
2000· article· en· The Forestry Chronicle· Environmental Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
15
citations
venueno affnon étiqueté
Dynamic treatment units in forest planning using cell proximity
Pär Wilhelmsson, Edward Sjödin, André Wästlund, Jörgen Wallerman, Tomas Lämås, Karin Öhman
2021· article· en· Canadian Journal of Forest Research· Environmental Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
15
citations
afffundaboutnon étiqueté
PIXEL VS OBJECT-BASED IMAGE CLASSIFICATION TECHNIQUES FOR LIDAR INTENSITY DATA
Nagwa El-Ashmawy, Ahmed Shaker, Wai Yeung Yan
2012· article· en· ˜The œinternational archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences/International archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences· Environmental Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+stsconsensus · sts
15
citations
affnon étiqueté
Special Issue on 3D Sensing in Intelligent Transportation
Chenglu Wen, Ayman Habib, Jonathan Li, Charles Toth, Cheng Wang, Hongchao Fan
2021· article· en· IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems· Environmental Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
15
citations
affsans résuménon étiqueté
Image georeferencing using LIDAR data
Ayman Habib, Mwafag Ghanma, Edson Aparecido Mitishita, Eui Myoung Kim, C.J. Kim
2005· article· en· Environmental Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
15
citations
afffundaboutnon étiqueté
Raster Vs. Point Cloud LiDAR Data Classification
Nagwa El-Ashmawy, Ahmed Shaker
2014· article· en· ˜The œinternational archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences/International archives of the photogrammetry, remote sensing and spatial information sciences· Environmental Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+stsconsensus · sts
14
citations

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