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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.

Terme de recherche
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Domaine
Revue
Sujet
Information Retrieval and Search Behavior
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.

465 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.
465 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 2 sur 10

Les étiquettes couvrent 3 des 465 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 465 des 465 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
The effect of task domain on search
Elaine G. Toms, Luanne Freund, Richard Kopak, Joan C. Bartlett
2003· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
45
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Shallow pooling for sparse labels
Negar Arabzadeh, Alexandra Vtyurina, Xinyi Yan, Charles L. A. Clarke
2022· article· en· Information Retrieval· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
42
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
Advances in Information Retrieval
2024· book· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
41
citations
afffundnon étiqueté
Stochastic simulation of time-biased gain
Mark D. Smucker, Charles L. A. Clarke
2012· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
37
citations
afffundnon étiqueté
Offline Evaluation without Gain
Charles L. A. Clarke, Alexandra Vtyurina, Mark D. Smucker
2020· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
36
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
Looking for Information
Lisa M. Given, Donald O. Case, Rebekah Willson
2023· book· en· Studies in information· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
34
citations
affnon étiqueté
Social search
Michael F. J. McDonnell, Ali Shiri
2011· article· en· Program electronic library and information systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
30
citations
fundno affnon étiqueté
Fast ranking in limited space
A. Moffet, Justin Zobel
2002· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
29
citations
affnon étiqueté
TopPRF
Jun Miao, Jimmy Xiangji Huang, Jiashu Zhao
2016· article· en· ACM Transactions on Information Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
29
citations
affnon étiqueté
Time-Aware Click Model
Yiqun Liu, Xiaohui Xie, Chao Wang, Jian‐Yun Nie, Min Zhang, Shaoping Ma
2016· article· en· ACM Transactions on Information Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
28
citations
afffundnon étiqueté
Time well spent
Charles L. A. Clarke, Mark D. Smucker
2014· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
27
citations
affnon étiqueté
Bing Chat: The Future of Search Engines?
Dominique Kelly, Yimin Chen, Sarah Cornwell, Nicole S. Delellis, Alex Mayhew, Sodiq Onaolapo +1 autres
2023· article· en· Proceedings of the Association for Information Science and Technology· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
26
citations
afffundnon étiqueté
The Role of Domain Knowledge in Search as Learning
Heather L. O'Brien, Andrea Kampen, Amelia W. Cole, Kathleen Patricia Janet Brennan
2020· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
25
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
Efficient distributed selective search
Yubin Kim, Jamie Callan, J. Shane Culpepper, Alistair Moffat
2016· article· en· Information Retrieval· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
24
citations
fundno affnon étiqueté
Learning To Rank Resources
Zhuyun Dai, Yubin Kim, Jamie Callan
2017· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
24
citations
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