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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
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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 27 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.

affsans résuménon étiqueté
Differential privacy in medical imaging applications
Johannes Kaiser, Tamara M. Mueller, Georgios Kaissis
2025· book-chapter· en· Elsevier eBooks· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Public verification of private effort
Giulia Alberini
2016· preprint· en· Open MIND· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
The Tracking Machine Learning challenge : Throughput phase
Sabrina Amrouche, L. Basara, P. Calafiura, D. Emeliyanov, Victor Estrade, Steven Farrell +13 autres
2021· preprint· en· OSTI OAI (U.S. Department of Energy Office of Scientific and Technical Information)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
Privacy FP-Tree
Sampson Pun, Ken Barker
2009· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
Data Sovereignty
Melissa Lukings, Arash Habibi Lashkari
2022· book-chapter· en· Progress in IS· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Robust Federated Learning by Mixture of Experts
Saeedeh Parsaeefard, Sayed Ehsan Etesami, Alberto Leon‐Garcia
2021· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Federated nnU-Net for privacy-preserving medical image segmentation
Grzegorz Skorupko, Fotios Avgoustidis, Carlos Martín-Isla, Lidia Garrucho, Dimitri A. Kessler, Esmeralda Ruiz Pujadas +8 autres
2025· article· en· Scientific Reports· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
AI Security and Privacy
Dilli Prasad Sharma, Arash Habibi Lashkari, Mahdi Daghmehchi Firoozjaei, Samaneh Mahdavifar, Pulei Xiong
2025· book-chapter· en· Progress in IS· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Differential-Privacy Capacity
Wael Alghamdi, Shahab Asoodeh, Flávio P. Calmon, Oliver Kosut, Lalitha Sankar
2024· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
A Welfare Test for Sharing Health Data
Anindya Sen, Helen Chen, Maura R. Grossman, Shu‐Feng Tsao
2024· article· en· Review of Income and Wealth· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
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