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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
Law, AI, and Intellectual Property
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.

321 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.
321 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 2 sur 7

Les étiquettes couvrent 0 des 321 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 321 des 321 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
On Regulating Downstream AI Developers
Sophie Williams, Jonas Schuett, Markus Anderljung
2025· article· en· European Journal of Risk Regulation· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
aboutno affnon étiqueté
LawKey — Law Constitution Chatbot
W Shamini Fernando, Mandinu Handapangoda, Nividula Samindi, Mahee Gamage, Dileeka Alwis
2024· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affsans résuménon étiqueté
Report of the 1st Workshop on Generative AI and Law
A. Feder Cooper, Katherine Lee, James Grimmelmann, Daphne Ippolito, Chris Callison-Burch, Christopher A. Choquette-Choo +29 autres
2023· article· en· SSRN Electronic Journal· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
Robots in the Middle: Evaluating LLMs in Dispute Resolution
Jinzhe Tan, Hannes Westermann, Nikhil Reddy Pottanigari, Jaromír Šavelka, Sébastien Meeùs, Mia Godet +1 autres
2024· book-chapter· en· Frontiers in artificial intelligence and applications· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affsans résuménon étiqueté
Trustworthy and Responsible LLM
Blessing Ogbuokiri
2025· book-chapter· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affaboutnon étiqueté
AI and Copyright
Donna Craig
2020· article· en· SSRN Electronic Journal· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
aboutno affnon étiqueté
Representation in <i>BioScience</i> Authorship
Stephen A. Gallo, James M. Verdier, Scott L. Collins
2022· article· en· BioScience· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearch+bibliometricsconsensus · aucune
1
citations
afffundaboutnon étiqueté
The Legal Innovation Sandbox
Cristie Ford, Quinn Ashkenazy
2024· article· en· The American Journal of Comparative Law· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations

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