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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
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Domaine
Revue
Proceedings of the AAAI Conference on Artificial 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.

1 046 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.
1 046 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 21 sur 21

Les étiquettes couvrent 0 des 1 046 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 1 046 des 1 046 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.

afffundnon étiqueté
The Distortion of Public-Spirited Participatory Budgeting
Mark Bedaywi, Bailey Flanigan, Mohamad Latifian, Nisarg Shah
2025· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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citations
afffundnon étiqueté
Textualize Visual Prompt for Image Editing via Diffusion Bridge
Pengcheng Xu, Qingnan Fan, Fei Kou, Shuai Qin, Hong Gu, Ruoyu Zhao +2 autres
2025· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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afffundnon étiqueté
Algebra of Modular Systems: Containment and Equivalence
Andreǐ A. Bulatov, Eugenia Ternovska
2021· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
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fundno affnon étiqueté
Unsupervised Translation of Emergent Communication
I. Levy, Orr Paradise, Boaz Carmeli, Ron Meir, Shafi Goldwasser, Yonatan Belinkov
2025· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Neuroscience
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afffundnon étiqueté
Qua2SeDiMo: Quantifiable Quantization Sensitivity of Diffusion Models
Keith G. Mills, Mohammad Salameh, Ruichen Chen, Negar Hassanpour, Wei‐Yang Lu, Di Tao Niu
2025· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Physics and Astronomy
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affnon étiqueté
Learning Language Structures Through Grounding
Freda Shi
2025· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Arts and Humanities
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affnon étiqueté
Generalizing and Executing Plans
Christian Muise
2021· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
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affnon étiqueté
Efficient Neural Network Encoding for 3D Color Lookup Tables
Vahid Zehtab, David B. Lindell, Marcus A. Brubaker, Michael S. Brown
2025· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
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affaboutnon étiqueté
What's Hot at CPAIOR (Extended Abstract)
Claude-Guy Quimper
2017· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
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affnon étiqueté
Association Pattern-enhanced Molecular Representation Learning
Lingxiang Jia, Yuchen Ying, Tian Qiu, Shaolun Yao, Xue Liang, Jie Lei +3 autres
2025· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
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affnon étiqueté
Comparing Position Auctions Computationally
David R. M. Thompson, Kevin Leyton‐Brown
2010· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Decision Sciences
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affnon étiqueté
Differentiable Algorithm for Marginalising Changepoints
Hyoung-Jin Lim, Gwonsoo Che, Wonyeol Lee, Hongseok Yang
2020· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Training Autoencoders in Sparse Domain
Biswarup Bhattacharya, Arna Ghosh, Somnath Basu Roy Chowdhury
2018· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
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