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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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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 28 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
Where has privacy gone?
Esma Aı̈meur, Gilles Brassard
2024· preprint· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Data Corruption
2009· book-chapter· en· Encyclopedia of Database Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Is It Privacy or Is It Access Control?
Sylvia L. Osborn
2018· book-chapter· en· IGI Global eBooks· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Privacy-Preserving Data Publishing
Alip Mohammed, Benjamin C. M. Fung
2025· book-chapter· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
(X, Y)-Privacy
Khalil Al-Hussaeni, Benjamin C. M. Fung
2023· book-chapter· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
(X, Y)-Privacy
Khalil Al-Hussaeni, Benjamin C. M. Fung
2025· book-chapter· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
(X, Y)-Privacy
Khalil Al-Hussaeni, Benjamin C. M. Fung
2021· book-chapter· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
aboutno affnon étiqueté
Privacy Drift: Evolving Privacy Concerns in Incremental Learning
Sayyed Farid Ahamed, Soumya Banerjee, Sandip Roy, Aayush Kapoor, Marc Vucovich, Kevin Choi +3 autres
2024· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
fundno affnon étiqueté
Training Private Models That Know What They Don't Know
Stephan Rabanser, Anvith Thudi, Abhradeep Thakurta, Krishnamurthy Dvijotham, Nicolas Papernot
2023· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Ownership of Data
Reda Alhajj, Jon Rokne
2018· book-chapter· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Data Mining and Privacy
Esma Aı̈meur
2011· book-chapter· en· IGI Global eBooks· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
afffundnon étiqueté
P-GTM
Owen Davison, Abidalrahman Mohammad, Evangelos Milios
2014· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
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