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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
Customer churn and segmentation
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.

197 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.
197 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 2 sur 4

Les étiquettes couvrent 0 des 197 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 197 des 197 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.

venueno affnon étiqueté
Customer Loyalty as Measure of Competitiveness
Ivan Sciascia
2022· article· en· International Journal of Marketing Studies· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
Application of Machine Learning to Mining Customer Reviews.
Amir Abbas Darbanibasmanj, Ajax Persaud, Umar Ruhi
2019· article· en· Journal of the Association for Information Systems· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Segmenting the Retail Customers
P. Jeyanthi, Dieu Hack‐Polay, Ali B. Mahmoud, Nicholas Grigoriou
2022· book-chapter· en· Advances in marketing, customer relationship management, and e-services book series· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Managing customer value one stage at a time
Dilip Soman, Sara N-Marandi
2010· article· en· RePEc: Research Papers in Economics· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
Identifying Prime Customers Based on MobileUsage Patterns
Deepali Arora, Kin Fun Li
2016· book-chapter· en· Lecture notes on data engineering and communications technologies· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
Customer Valuation Theory
Vikas Kumar
2024· book-chapter· en· Palgrave executive essentials· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
venueno affnon étiqueté
10.51847/plzQnBapxI
2000· article· en· Time to knit· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
1
citations
aboutno affnon étiqueté
Target: The Challenge of Data Mining
Steven M. Cox, Melinda Harper
2013· article· en· Journal of critical incidents· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Modeling daily guest count prediction
Aijun An, Jiye Li, Agnieszka Lasek, Ricky Fok
2017· article· en· Big Data and Information Analytics· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Profit Mining
Senqiang Zhou, Ke Wang
2005· book-chapter· en· IGI Global eBooks· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
Search Engine
Reda Alhajj, Jon Rokne
2018· book-chapter· en· Business, Management and Accounting
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations

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