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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
SSRN Electronic Journal
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.

37 702 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.
37 702 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 204 sur 755

Les étiquettes couvrent 42 des 37 702 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 37 702 des 37 702 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
Industrial Policy and the Great Divergence
Réka Juhász, Claudia Steinwender
2023· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affsans résuménon étiqueté
A Theory of Contracts with Limited Enforcement
David Martimort, Aggey Semenov, Lars Stole
2013· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affsans résuménon étiqueté
The Bright Side of Financial Fragility
Massimo Massa, David Schumacher, Yan Wang
2020· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affsans résuménon étiqueté
Sign Language Recognition Using LSTM
B Rahul, Raksha Holla, Adnan Azam, P. Sai Kiran
2024· article· en· SSRN Electronic Journal· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affsans résuménon étiqueté
Accountability and Political Competition
Braz Camargo, Arianna Degan
2024· article· en· SSRN Electronic Journal· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affsans résuménon étiqueté
Global Investor-Director Survey on Climate Risk Management
Kristin Bresnahan, Jens Frankenreiter, Sophie L'Helias, Brea Hinricks, Nina Hodzic, Julian Nyarko +2 autres
2020· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affsans résuménon étiqueté
Scalable vs. Productive Technologies *
Sergio Salgado, Serdar Ozkan, Joachim Hubmer, Guangbin Hong, Mons Chan
2024· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affsans résuménon étiqueté
What Drives Shareholder Returns in Mining Companies?
Andrew Gillis, John Steen, Andrew von Nordenflycht, W. Scott Dunbar
2023· preprint· en· SSRN Electronic Journal· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Resistance To Medical Artificial Intelligence
Chiara Longoni, Andrea Bonezzi, Carey K. Morewedge
2019· article· en· SSRN Electronic Journal· Psychology
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations

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