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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
Nature Machine 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.

76 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20182025
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.
76 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 2 sur 2

Les étiquettes couvrent 1 des 76 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 76 des 76 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.

affsans résuménon étiqueté
Differentiable visual computing for inverse problems and machine learning
Andrew Spielberg, Fangcheng Zhong, Konstantinos Rematas, Krishna Murthy Jatavallabhula, Cengiz Öztireli, Tzu‐Mao Li +1 autres
2023· article· en· Nature Machine Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
15
citations
affsans résuménon étiqueté
Aligning generalization between humans and machines
Filip Ilievski, Barbara Hammer, Frank van Harmelen, Benjamin Paaßen, Sascha Saralajew, Ute Schmid +19 autres
2025· article· en· Nature Machine Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
11
citations
affsans résuménon étiqueté
Anniversary AI reflections
Noelia Ferruz, Marinka Žitnik, Pierre‐Yves Oudeyer, Emmie Hine, Nandana Sengupta, Yiyu Shi +4 autres
2024· article· en· Nature Machine Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
11
citations
affsans résuménon étiqueté
Lossless data compression by large models
Ziguang Li, Xuliang Wang, Haibo Hu, Cole Wyeth, Dongbo Bu, Quan Yu +3 autres
2025· article· en· Nature Machine Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
8
citations
affsans résuménon étiqueté
Geometric deep learning of particle motion by MAGIK
Bahare Fatemi, Jonathan Halcrow, Khuloud Jaqaman
2023· article· en· Nature Machine Intelligence· Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Variational neural annealing
Mohamed Hibat-Allah, Estelle M. Inack, Roeland Wiersema, Roger G. Melko, Juan Carrasquilla
2021· preprint· en· Nature Machine Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affsans résuménon étiqueté
Spatially embedded neuromorphic networks
Filip Milisav, Bratislav Mišić
2023· article· en· Nature Machine Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affsans résuménon étiqueté
Publisher Correction: Advancing ethics review practices in AI research
Madhulika Srikumar, Rebecca Finlay, Grace Abuhamad, Carolyn Ashurst, Rosie Campbell, Emily Campbell-Ratcliffe +5 autres
2023· article· en· Nature Machine Intelligence· Medicine
prédiction machine:candidate · metaresearch+research_integrityconsensus · aucune
2
citations
affsans résuménon étiqueté
Deciphering RNA–ligand binding specificity with GerNA-Bind
Yunpeng Xia, Yi-Ting Chu, Jiahua Rao, Jing Chen, Chenqing Hua, Dong‐Jun Yu +2 autres
2025· article· en· Nature Machine Intelligence· Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
Moving beyond reward prediction errors
Blake A. Richards
2019· article· en· Nature Machine Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations

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