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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
National Conference on Artificial Intelligence
Sujet
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.

168 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20002021
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.
168 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 2 sur 4

Les étiquettes couvrent 1 des 168 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 168 des 168 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affnon étiqueté
Subjective mapping
Michael Bowling, Dana Wilkinson, Ali Ghodsi
2006· article· en· National Conference on Artificial Intelligence· Engineering
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affsans résuménon étiqueté
Simple Continual Learning Strategies for Safer Classifers.
Ashish Gaurav, Sachin Vernekar, Jaeyoung Lee, Vahdat Abdelzad, Krzysztof Czarnecki, Sean Sedwards
2020· article· en· National Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affnon étiqueté
Group Fairness for Indivisible Goods Allocation
Vincent Conitzer, Rupert Freeman, Nisarg Shah, Jennifer Wortman Vaughan
2019· article· en· National Conference on Artificial Intelligence· Economics, Econometrics and Finance
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Exploring EPCG in The Witness.
Nathan Sturtevant
2019· article· en· National Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
A New Look at Ontology Correctness
Bahar Aameri, Michael Grüninger
2015· article· en· National Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
3
citations
aboutno affnon étiqueté
A Critical Step in eGovernment Evolution.
Tadiou Kone Mamadou, Fadhel B. Jaâfar, Amar M. Saïd
2006· article· en· National Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
Can we work around numerical methods? an insight
Sandeep Chandana, René V. Mayorga
2006· article· en· National Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affsans résuménon étiqueté
Exploiting Environmental Sounds for Activity Recognition in Smart Homes.
Sébastien Tremblay, Dany Fortin-Simard, Erika Blackburn-Verreault, Sébastien Gaboury, Bruno Bouchard, Abdenour Bouzouane
2015· article· en· National Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affsans résuménon étiqueté
Dynamic Goal Recognition Using Windowed Action Sequences.
David Ménager, Dongkyu Choi, Michael W. Floyd, Christine Task, David W. Aha
2017· article· en· National Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affsans résuménon étiqueté
Temporally Extended Metrics for Markov Decision Processes.
Philip Amortila, Marc G. Bellemare, Prakash Panangaden, Doina Precup
2019· article· en· National Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Analogical path planning
Saul Simhon, Gregory Dudek
2004· article· en· National Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
2
citations
affsans résuménon étiqueté
An Activity-Based Ontology for Dates.
Michael Grüninger, Megan Katsumi
2015· article· en· National Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Activity Prediction Based on Tme Series Forcasting
Mohamed Tarik Moutacalli, Kévin Bouchard, Abdenour Bouzouane, Bruno Bouchard
2014· article· en· National Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
General Model of Human Motivation and Goal Ranking
Bart Gajderowicz, Mark S. Fox, Michael Grüninger
2017· article· en· National Conference on Artificial Intelligence· Decision Sciences
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations

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