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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.

Exporter en CSVExporter en JSONRequête API

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.

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Revue
Sujet
Ethics and Social Impacts of AI
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.

1 449 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.
1 449 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 26 sur 29

Les étiquettes couvrent 12 des 1 449 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 1 449 des 1 449 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
Lost in the mirror?
Claire Malone
2025· article· en· Physics World· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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affnon étiqueté
Reasons to Respond to AI Emotional Expressions
Rodrigo Díaz, Jonas Blatter
2025· article· en· American Philosophical Quarterly· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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affnon étiqueté
Introduction
2025· book-chapter· Cambridge University Press eBooks· Social Sciences
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
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affnon étiqueté
Technological Consciousness and Moral Agency
Rocci Luppicini
2010· book-chapter· en· Advances in information security, privacy, and ethics book series· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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affnon étiqueté
The Fairness Impact Assessment
Cameron Shelley
2022· article· en· International Journal of Technoethics· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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affnon étiqueté
Why and how to evaluate Trustworthiness in AI?
Élise Durnerin, Joseph Gardette, Enola Constanceau, Aline Roc, Charles Fage
2025· article· Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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aboutno affnon étiqueté
Integrating GenAI in Schools
2025· article· en· Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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affnon étiqueté
Why Do People Trust Physiognomic AI?
Chris Gell, Peter R. Lewis
2025· article· IEEE Technology and Society Magazine· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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affnon étiqueté
Individuals and Relations
2023· book-chapter· en· Cambridge University Press eBooks· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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venueno affnon étiqueté
Data Set Failures and Intersectional Data
Nikki Stevens
2019· article· en· Journal of Cultural Analytics· Social Sciences
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
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affnon étiqueté
The Use of AI and Robotics in Armed Conflicts
Alexis Meslin, Esger Ten Thij, Peter Novitzky, Channarong Intahchomphoo
2024· book-chapter· en· Advances in transdisciplinary engineering· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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aboutno affnon étiqueté
Editorial
Denise Doyle
2024· article· en· Virtual Creativity· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
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affnon étiqueté
D5.9 First report on the evalaution process
Charles Fage, Élise Durnerin, Joseph Gardette, Aline Roc, Enola Constanceau
2025· article· Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
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affnon étiqueté
D5.6 First report on the evaluation process
Charles Fage, Élise Durnerin, Joseph Gardette, Aline Roc, Enola Constanceau
2025· article· Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
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affvenuenon étiqueté
Introduction
Peter Andes, Nidhi Hegde, Geoffrey Rockwell
2024· article· en· The International Review of Information Ethics· Social Sciences
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
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