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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
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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 19 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 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
Asynchronous Federated Split Learning
Rafael Amaral de Matos Albuquerque, Leonardo Pereira Dias, Momo Ziazet, Konstantinos Vandikas, Selim İckin, Brigitte Jaumard +4 autres
2024· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
Improving Fairness for Data Valuation in Federated Learning.
Zhenan Fan, Fang Huang, Zirui Zhou, Jian Pei, Michael P. Friedlander, Changxin Liu +1 autres
2021· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
Calibration with Privacy in Peer Review
Wenxin Ding, Gautam Kamath, Weina Wang, Nihar B. Shah
2022· article· en· 2022 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT)· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
4
citations
afffundnon étiqueté
Attributed Graph Alignment
Ning Zhang, Weina Wang, Lele Wang
2021· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Issues in Access Control and Privacy for Big Data
Sylvia L. Osborn, Daniel Servos, Motahera Shermin
2023· book-chapter· en· Encyclopedia of complexity and systems science series· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
venueno affnon étiqueté
Access and privilege in secure big data analysis
W.R. Simpson, Kevin E. Foltz
2016· article· en· International Journal of Design & Nature and Ecodynamics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations

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