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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
Sujet
Data Mining Algorithms and Applications
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.

1 100 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.
1 100 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 3 sur 22

Les étiquettes couvrent 1 des 1 100 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 1 100 des 1 100 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
FIsViz: A Frequent Itemset Visualizer
Carson K. Leung, Pourang Irani, Christopher L. Carmichael
2008· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
57
citations
affnon étiqueté
FOSHU
Philippe Fournier‐Viger, Souleymane Zida
2015· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
56
citations
affsans résuménon étiqueté
Advanced Pattern Mining
Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei
2012· book-chapter· en· Elsevier eBooks· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
56
citations
affnon étiqueté
Big Data Analysis and Mining
Carson K. Leung
2017· book-chapter· en· IGI Global eBooks· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
54
citations
affsans résuménon étiqueté
Weighted frequent itemset mining over uncertain databases
Jerry Chun‐Wei Lin, Wensheng Gan, Philippe Fournier‐Viger, Tzung‐Pei Hong, Vincent S. Tseng
2015· article· en· Applied Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
54
citations
afffundnon étiqueté
A New Approach for Mining Correlated Frequent Subgraphs
Mohammad Ehsan Shahmi Chowdhury, Chowdhury Farhan Ahmed, Carson K. Leung
2021· article· en· ACM Transactions on Management Information Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
51
citations
affnon étiqueté
A fast Algorithm for mining fuzzy frequent itemsets
Jerry Chun‐Wei Lin, Ting Li, Philippe Fournier‐Viger, Tzung‐Pei Hong
2015· article· en· Journal of Intelligent & Fuzzy Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
49
citations
affnon étiqueté
Hierarchical Document Clustering
Benjamin C. M. Fung, Ke Wang, Martin Ester
2005· book-chapter· en· IGI Global eBooks· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
45
citations
afffundsans résuménon étiqueté
$$L_1$$ L 1 splitting rules in survival forests
Hoora Moradian, Denis Larocque, François Bellavance
2016· article· en· Lifetime Data Analysis· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
43
citations
affnon étiqueté
RHUPS
Yoonji Baek, Unil Yun, Heonho Kim, Hyoju Nam, Hyunsoo Kim, Jerry Chun‐Wei Lin +2 autres
2021· article· en· ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
43
citations
afffundnon étiqueté
Text Mining with n-gram Variables
Matthias Schonlau, Nick Guenther, Ilia Sucholutsky
2017· article· en· The Stata Journal Promoting communications on statistics and Stata· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
40
citations
affsans résuménon étiqueté
Associative Classifiers for Medical Images
Maria-Luiza Antonie, Osmar R. Zai͏̈ane, Alexandru Coman
2003· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
39
citations
affnon étiqueté
An efficient algorithm for fuzzy frequent itemset mining
Tsu‐Yang Wu, Jerry Chun‐Wei Lin, Unil Yun, Chun-Hao Chen, Gautam Srivastava, Xianbiao Lv
2020· article· en· Journal of Intelligent & Fuzzy Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
39
citations
affsans résuménon étiqueté
DRFP-tree: disk-resident frequent pattern tree
Muhaimenul Adnan, Reda Alhajj
2007· article· en· Applied Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
39
citations

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