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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
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Revue
Smart innovation, systems and technologies
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.

101 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20102025
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.
101 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 2 sur 3

Les étiquettes couvrent 0 des 101 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 101 des 101 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affsans résuménon étiqueté
Machine Learning-Driven Security Information and Event Management (SIEM)
Swapnil Thorat, Sukhvinder Singh Dari, Kiran Ahuja, Anup Ingle, Jeetendra P. Dhamone, Santosh H. Lavate
2025· book-chapter· en· Smart innovation, systems and technologies· Computer Science
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1
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affsans résuménon étiqueté
Decision Systems Optimization for Cybersecurity Resilience
Sharayu Ikhar, Dipannita Mondal, Deepti Khubalkar, Pallavi Deshpande, Surabhi B. Patil
2025· book-chapter· en· Smart innovation, systems and technologies· Computer Science
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affsans résuménon étiqueté
Stacking Ensemble Approach for Pothole Detection Using Machine Intelligence
Siddharth Sundarrajan, Thirumurugan Shanmugam, Rajiv Vincent, Arun Kumar Sivaraman, N. Janakiraman, Priya Ravindran
2025· book-chapter· en· Smart innovation, systems and technologies· Engineering
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affsans résuménon étiqueté
Enhancing AI Capabilities to Improve Cybersecurity
Tamanna Jena, Adyesha Singhdeo, Ajay Garg
2025· book-chapter· en· Smart innovation, systems and technologies· Computer Science
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affsans résuménon étiqueté
Bone Tumor Detection and Classification Using GoogleNet Algorithm
Neeraja Dharmaraj, A. Suresh Kumar, J. Lakshmikanth, R.T Charulatha, R. Murugasami, M. Amarnath
2025· book-chapter· en· Smart innovation, systems and technologies· Neuroscience
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affsans résuménon étiqueté
Constant Bitrate Image Scrambling Method Using CAVLC in H.264
Junsang Cho, Gwanggil Jeon, Jung Il Seo, Seongmin Hong, Jechang Jeong
2010· book-chapter· en· Smart innovation, systems and technologies· Computer Science
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affsans résuménon étiqueté
A Palliative Care Simulator and Visualization Framework
Kalyani Selvarajah, Pooya Moradian Zadeh, Ziad Kobti, Kathryn Pfaff, Mehdi Kargar
2019· book-chapter· en· Smart innovation, systems and technologies· Physics and Astronomy
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affsans résuménon étiqueté
Computational Intelligence to Progress in WMN
G. Revathy, C. Senthilkumar, C. P. Thamil Selvi
2025· book-chapter· en· Smart innovation, systems and technologies· Computer Science
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affsans résuménon étiqueté
Gray-Scale Edge Detection Techniques: A Survey and Comparative Analysis
Surendar Rama Sitaraman, Poovendran Alagarsundaram, T. Aditya Sai Srinivas, Kalyan Gattupalli, Harikumar Nagarajan, Balajee Maram
2025· book-chapter· en· Smart innovation, systems and technologies· Computer Science
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affsans résuménon étiqueté
Dynamic Tensor Least Angle Regression Using L1 Homotopy
Ishan Wickramasingha, Sherif S. Sherif
2025· book-chapter· en· Smart innovation, systems and technologies· Mathematics
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
0
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