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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
Optimal Experimental Design Methods
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.

442 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.
442 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 2 sur 9

Les étiquettes couvrent 0 des 442 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 442 des 442 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
[sans titre]
Nha Vo‐Thanh, Raf Jans, Eric D. Schoen, Peter Goos
2018· article· en· Anet (University of Antwerp)· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
22
citations
affsans résuménon étiqueté
Applying the permutation test to factorial designs
D. J. K. Mewhort, Brendan T. Johns, Matthew A. Kelly
2010· article· en· Behavior Research Methods· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
22
citations
affsans résuménon étiqueté
Two-level factorial experiments
Byran J. Smucker, Martin Krzywinski, Naomi Altman
2019· article· en· Nature Methods· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
21
citations
venueno affnon étiqueté
Optimal design for the proportional odds model
Inna Perevozskaya, William F. Rosenberger, Linda M. Haines
2003· article· en· Canadian Journal of Statistics· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
19
citations
afffundnon étiqueté
Robustness of Design in Dose–Response Studies
Pengfei Li, Douglas P. Wiens
2011· article· en· Journal of the Royal Statistical Society Series B (Statistical Methodology)· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · metaresearch
19
citations
affsans résuménon étiqueté
Robust model-based sampling designs
A. H. Welsh, Douglas P. Wiens
2012· article· en· Statistics and Computing· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
19
citations
affsans résuménon étiqueté
Robust designs for misspecified logistic models
Adeniyi J. Adewale, Douglas P. Wiens
2008· article· en· Journal of Statistical Planning and Inference· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
18
citations
affvenuenon étiqueté
for misspecified regression models
Peilin Shi, Jane J. Ye, Julie Zhou
2003· article· en· Canadian Journal of Statistics· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
16
citations
affaboutnon étiqueté
Eliminating systematic bias from case-crossover designs
Xiaoming Wang, Sukun Wang, Warren B. Kindzierski
2018· article· en· Statistical Methods in Medical Research· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · metaresearch
16
citations
affsans résuménon étiqueté
De-aliasing effects using semifoldover techniques
N. Balakrishnan, Po Yang
2009· article· en· Journal of Statistical Planning and Inference· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
16
citations
affsans résuménon étiqueté
Robustness of A-optimal designs
Joe Masaro, Chi Song Wong
2008· article· en· Linear Algebra and its Applications· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
16
citations
affsans résuménon étiqueté
Constructing non-regular robust parameter designs
Jason L. Loeppky, Derek Bingham, R. R. Sitter
2005· article· en· Journal of Statistical Planning and Inference· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
15
citations
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