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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.

Terme de recherche
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Revue
Sujet
Information Retrieval and Search Behavior
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.

465 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.
465 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 3 sur 10

Les étiquettes couvrent 3 des 465 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 465 des 465 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
Increasing evaluation sensitivity to diversity
Peter B. Golbus, Javed A. Aslam, Charles L. A. Clarke
2013· article· en· Information Retrieval· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
22
citations
affnon étiqueté
Incorporating user preferences into click models
Qianli Xing, Yiqun Liu, Jian‐Yun Nie, Min Zhang, Shaoping Ma, Kuo Zhang
2013· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
22
citations
affnon étiqueté
Overview of the TREC 2012 Contextual Suggestion Track.
Adriel Dean-Hall, Charles L. A. Clarke, Jaap Kamps, Paul Thomas, Ellen M Voorhes
2012· article· en· Text REtrieval Conference· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
22
citations
affnon étiqueté
Research perspectives on serendipity and information encountering
Sanda Erdelez, Jannica Heinström, Stephann Makri, Lennart Björneborn, Jamshid Beheshti, Elaine G. Toms +1 autres
2016· article· en· Proceedings of the Association for Information Science and Technology· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
21
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
Advances in Information Retrieval
2024· book· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
21
citations
affsans résuménon étiqueté
Information Retrieval
2018· book-chapter· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
20
citations
afffundnon étiqueté
Effective User Interaction for High-Recall Retrieval
Haotian Zhang, Mustafa Abualsaud, Nimesh Ghelani, Mark D. Smucker, Gordon V. Cormack, Maura R. Grossman
2018· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
20
citations
affnon étiqueté
Characterizing commercial intent
Azin Ashkan, Charles L. A. Clarke
2009· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
19
citations
afffundnon étiqueté
Knowledge Graphs versus Hierarchies
Bahareh Sarrafzadeh, Alexandra Vtyurina, Edward Lank, Olga Vechtomova
2016· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
18
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
Advances in Information Retrieval
2024· book· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
17
citations
affnon étiqueté
Supporting the Modern Polyglot
Ben Steichen, Luanne Freund
2015· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
17
citations
affnon étiqueté
Supervised Search Result Diversification via Subtopic Attention
Zhengbao Jiang, Zhicheng Dou, Wayne Xin Zhao, Jian‐Yun Nie, Yue Ming, Ji-Rong Wen
2018· article· en· IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
16
citations
afffundnon étiqueté
Mouse movement during relevance judging
Mark D. Smucker, Xiaoyu Guo, Andrew Toulis
2014· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
16
citations
affnon étiqueté
Measuring assessor accuracy
Mark D. Smucker, Chandra Prakash Jethani
2011· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
15
citations
affsans résuménon étiqueté
Enhancing click models with mouse movement information
Zeyang Liu, Jiaxin Mao, Chao Wang, Qingyao Ai, Yiqun Liu, Jian‐Yun Nie
2017· article· en· Information Retrieval· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
15
citations
affaboutnon étiqueté
Evolution of information practices over time
Devon Greyson
2016· article· en· Proceedings of the Association for Information Science and Technology· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
13
citations
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