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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
Studies in computational 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.

288 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20052025
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.
288 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 2 sur 6

Les étiquettes couvrent 0 des 288 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 288 des 288 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
Introduction
Alex Graves
2012· book-chapter· en· Studies in computational intelligence· Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
13
citations
affsans résuménon étiqueté
Intelligent Methods for Cyber Warfare
Ronald R. Yager, Marek Reformat, Naif Alajlan
2014· book· en· Studies in computational intelligence· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
13
citations
affsans résuménon étiqueté
Similarity
Michael M. Richter
2008· book-chapter· en· Studies in computational intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
12
citations
affsans résuménon étiqueté
Web-Based Bayesian Intelligent Tutoring Systems
Cory J. Butz, R. Brien Maguire
2008· book-chapter· en· Studies in computational intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
12
citations
affsans résuménon étiqueté
Computational Intelligence in Wireless Sensor Networks
Ajith Abraham, Rafael Falcón, Mario Koeppen
2017· book· en· Studies in computational intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
12
citations
affsans résuménon étiqueté
Hierarchical Subsampling Networks
Alex Graves
2012· book-chapter· en· Studies in computational intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
12
citations
affsans résuménon étiqueté
Thriving Rough Sets
Guoyin Wang, Andrzej Skowron, Yiyu Yao, Dominik Ślȩzak, Lech Polkowski
2017· book· en· Studies in computational intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
10
citations
affsans résuménon étiqueté
Incremental Learning of Full Body Motion Primitives
Dana Kulić, Yoshihiko Nakamura
2009· book-chapter· en· Studies in computational intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
affsans résuménon étiqueté
Risk Assessment in Authentication Machines
Shawn C. Eastwood, Svetlana Yanushkevich
2015· book-chapter· en· Studies in computational intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affsans résuménon étiqueté
Fingerprint Recognition Using a Hierarchical Approach
Chengfeng Wang, Yuan Luo, Marina L. Gavrilova, Jon Rokne
2007· book-chapter· en· Studies in computational intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affsans résuménon étiqueté
Distances on a Graph
Pierre Miasnikof, Alexander Y. Shestopaloff, Leonidas Pitsoulis, Alexander Ponomarenko, Yuri Lawryshyn
2020· book-chapter· en· Studies in computational intelligence· Mathematics
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affsans résuménon étiqueté
Computational Intelligence for Pattern Recognition
Witold Pedrycz, Shyi‐Ming Chen
2018· book· en· Studies in computational intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affsans résuménon étiqueté
Modeling and Validation of Aviation Security
Uwe Glässer, Sarah Rastkar, Mona Vajihollahi
2008· book-chapter· en· Studies in computational intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affsans résuménon étiqueté
Artificial Intelligence in Control and Decision-making Systems
Yuriy Kondratenko, Владик Крейнович, Witold Pedrycz, A. A. Chikriĭ, Anna M. Gil‐Lafuente
2023· book· en· Studies in computational intelligence· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations

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