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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.

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Topic Modeling
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.

2 769 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.
2 769 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 18 sur 56

Les étiquettes couvrent 6 des 2 769 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 2 769 des 2 769 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
Modeling Autobiographical Memory for Believable Agents
Andrew B Kope, Caroline Rose, Michael Katchabaw
2013· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
11
citations
affnon étiqueté
H-ERNIE
Xiaokai Chu, Jiashu Zhao, Lixin Zou, Dawei Yin
2022· article· en· Proceedings of the 45th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
11
citations
affnon étiqueté
Embedding inference for structured multilabel prediction
Farzaneh Mirzazadeh, Siamak Ravanbakhsh, Nan Ding, Dale Schuurmans
2015· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
11
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
Learning to rank implicit entities on Twitter
Hawre Hosseini, Ebrahim Bagheri
2021· article· en· Information Processing & Management· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
11
citations
affnon étiqueté
Predicting Attention Sparsity in Transformers
Marcos Treviso, António Góis, Patrick Fernandes, Erick Fonseca, André F. T. Martins
2022· preprint· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
11
citations
affnon étiqueté
Uncertainty Quantification for Text Classification
Dell Zhang, Murat Şensoy, Masoud Makrehchi, Bilyana Taneva-Popova, Lin Gui, Yulan He
2023· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
10
citations
affaboutnon étiqueté
CriminelBART
Nicolas Garneau, Eve Gaumond, Luc Lamontagne, Pierre-Luc Déziel
2021· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
10
citations
affnon étiqueté
Help! Need Advice on Identifying Advice
Venkata Subrahmanyan Govindarajan, Benjamin P.C. Chen, Rebecca Warholic, Katrin Erk, Junyi Jessy Li
2020· article· ArXiv.org· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
10
citations
affnon étiqueté
Ethical Challenges in Data-Driven Dialogue Systems
Peter Henderson, Koustuv Sinha, Nicolas Angelard-Gontier, Nan Rosemary Ke, Genevieve Fried, Ryan Lowe +1 autres
2018· preprint· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
10
citations
venueno affnon étiqueté
Sarcasm Detection an Explainable AI Approach for Reddit Political Text
Rupali Amit Bagate, Aparna Joshi, Anup Kadam, Chandan Kumar Choubey, Nilesh Sable, Ajay Kumar +2 autres
2025· article· en· Mathematical Modelling and Engineering Problems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
10
citations
affnon étiqueté
Semantic Question Generation Using Artificial Immunity
Ibrahim Eldesoky Fattoh, Amal Elsayed Aboutabl, Mohamed H. Haggag
2015· article· en· International Journal of Modern Education and Computer Science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
10
citations
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