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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
Sujet
Privacy-Preserving Technologies in Data
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.

1 809 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.
1 809 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 20 sur 37

Les étiquettes couvrent 7 des 1 809 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 1 809 des 1 809 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
“Chatty Devices” and edge-based activity classification
Mike Lakoju, Amir Javed, Omer Rana, Pete Burnap, Samuelson Atiba, Soumaya Cherkaoui
2021· article· en· Discover Internet of Things· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
Towards Protecting Sensitive Text with Differential Privacy
Sam Fletcher, Adam Roegiest, Alexander K. Hudek
2021· article· en· 2021 IEEE 20th International Conference on Trust, Security and Privacy in Computing and Communications (TrustCom)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
MIDE
Sameera Ghayyur, Dhrubajyoti Ghosh, Xi He, Sharad Mehrotra
2022· article· en· Proceedings of the VLDB Endowment· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
3
citations
fundno affnon étiqueté
Latency-Sensitive Covert Federated Learning via UAV
Chao Wang, Zehui Xiong, Chengwen Xing, Nan Zhao, Dusit Niyato, George K. Karagiannidis
2025· article· en· IEEE Transactions on Cognitive Communications and Networking· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
Collectivity in data governance and data justice
Lina Dencik, Arne Hintz, Joanna Redden, Emiliano Treré
2025· article· en· Information Communication & Society· Computer Science
prédiction machine:candidate · stsconsensus · aucune
3
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Privacy-Preserving Fair Item Ranking
Jia Ao Sun, Sikha Pentyala, Martine De Cock, Golnoosh Farnadi
2023· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Maintaining Privacy on a Line
Evangelos Kranakis, Danny Kriz̧anc
2011· article· en· Theory of Computing Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
fundno affnon étiqueté
Individual Sensitivity Preprocessing for Data Privacy
Rachel Cummings, David Durfee
2019· preprint· en· Society for Industrial and Applied Mathematics eBooks· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affaboutnon étiqueté
Safe Sharing Sites
Lisa M. Austin, David Lie
2019· article· en· SSRN Electronic Journal· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
afffundnon étiqueté
Information Extraction Under Privacy Constraints
Shahab Asoodeh, Mario Díaz, Fady Alajaji, Tamás Linder
2016· preprint· en· Information· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations

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