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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
Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence
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.

1 046 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20102025
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.
1 046 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 18 sur 21

Les étiquettes couvrent 0 des 1 046 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 1 046 des 1 046 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
Learning Predictive State Representations From Non-Uniform Sampling
Yuri Grinberg, Hossein Aboutalebi, Melanie Lyman-Abramovitch, Borja Balle, Doina Precup
2018· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
afffundnon étiqueté
Precision-based Boosting
Mohammad Hossein Nikravan, Marjan Movahedan, Sandra Zilles
2021· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
afffundnon étiqueté
Constrained Fair and Efficient Allocations
Benjamin Cookson, Soroush Ebadian, Nisarg Shah
2025· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Representation Discovery for MDPs Using Bisimulation Metrics
Sherry Ruan, Gheorghe Comanici, Prakash Panangaden, Doina Precup
2015· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
A Submodular Optimization Approach to Accountable Loan Approval
Kyungsik Lee, Hana Yoo, Sumin Shin, Woo-Young Kim, Yeonung Baek, Hyunjin Kang +2 autres
2024· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Counterfactual Reasoning in Observational Studies
Negar Hassanpour
2019· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
1
citations
afffundnon étiqueté
Interpretable Sequence Classification via Discrete Optimization
Maayan Shvo, Andrew C. Li, Rodrigo Toro Icarte, Sheila A. McIlraith
2021· preprint· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
fundno affnon étiqueté
Accelerating the Global Aggregation of Local Explanations
Alon Mor, Yonatan Belinkov, Benny Kimelfeld
2024· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
On-Line Adaptative Curriculum Learning for GANs
Thang Doan, João Monteiro, Isabela Albuquerque, Bogdan Mazoure, Audrey Durand, Joëlle Pineau +1 autres
2019· preprint· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
afffundnon étiqueté
Necessarily Optimal One-Sided Matchings
Hadi Hosseini, Vijay Menon, Nisarg Shah, Sujoy Sikdar
2021· preprint· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Decision Sum-Product-Max Networks
Mazen Melibari, Pascal Poupart, Prashant Doshi
2016· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Verifying Proportionality in Temporal Voting
Edith Elkind, Svetlana Obraztsova, Jannik Peters, Nicholas Teh
2025· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
afffundnon étiqueté
Gamma-Nets: Generalizing Value Estimation over Timescale
Craig Sherstan, Shibhansh Dohare, James MacGlashan, Johannes Günther, Patrick M. Pilarski
2020· preprint· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
afffundnon étiqueté
Hyperparametric Robust and Dynamic Influence Maximization
Arkaprava Saha, Bogdan Cautis, Xiaokui Xiao, Laks V. S. Lakshmanan
2025· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Mathematics
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
fundno affnon étiqueté
Temporal Fair Division
Benjamin Cookson, Soroush Ebadian, Nisarg Shah
2025· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Combating False Negatives in Adversarial Imitation Learning (Student Abstract)
Konrad Żołna, Chitwan Saharia, Léonard Boussioux, David Yu-Tung Hui, Maxime Chevalier-Boisvert, Dzmitry Bahdanau +1 autres
2020· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations

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