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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
Semantic Web and Ontologies
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.

1 983 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.
1 983 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 3 sur 40

Les étiquettes couvrent 1 des 1 983 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 1 983 des 1 983 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
(Not) yet another matcher
Fabien Duchateau, Rémi Coletta, Zohra Bellahsène, Renée J. Miller
2009· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
38
citations
affaboutnon étiqueté
Metadata: A Fundamental Component of the Semantic Web
Jane Greenberg, Stuart A. Sutton, D. Grant Campbell
2003· article· en· Bulletin of the American Society for Information Science and Technology· Computer Science
prédiction machine:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
38
citations
affsans résuménon étiqueté
Conceptual Modeling
Sandeep Purao, Matthias Jarke
2014· book· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
37
citations
affnon étiqueté
Ontology Mapping - a User Survey
Sean M. Falconer, Natalya F. Noy, Margaret‐Anne Storey
2007· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
36
citations
affnon étiqueté
MORF: A Mobile Health-Monitoring Platform
Rachid Benlamri, Luke Docksteader
2010· article· en· IT Professional· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
36
citations
affnon étiqueté
Using Ontology Languages for Conceptual Modeling
Palash Bera, Anna Krasnoperova, Yair Wand
2010· article· en· Journal of Database Management· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
36
citations
affnon étiqueté
Inside Theory-Aware and Standards-Compliant Authoring System
Riichiro Mizoguchi, Yusuke Hayashi, Jacqueline Bourdeau
2007· preprint· en· HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
35
citations
affnon étiqueté
Building semantic mappings from databases to ontologies
Yuan An, John Mylopoulos, Alex Borgida
2006· article· en· Institutional Research Information System (Università degli Studi di Trento)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
35
citations
afffundnon étiqueté
Clinical Decision Support System for Point of Care Use
Ken Farion, Wojtek Michalowski, Dympna O’Sullivan, S. Rubin, Dawid Weiss, Szymon Wilk
2009· article· en· Methods of Information in Medicine· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
33
citations
affnon étiqueté
Modular first-order ontologies via repositories
Michael Grüninger, Torsten Hahmann, Ali Hashemi, Darren Ong, Atalay Nafi Ozgovde
2012· article· en· Applied Ontology· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
32
citations
affnon étiqueté
Bridging MDA and OWL ontologies
Dragan Gašević, Dragan Djurić, Vladan Devedžić
2005· article· en· Journal of Web Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
32
citations
affnon étiqueté
Workload matters
Güneş Aluç, M. TAMER ÖZSU, Khuzaima Daudjee
2014· article· en· Proceedings of the VLDB Endowment· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
32
citations
affnon étiqueté
DICOM structured report document type definition
Rita Noumeir
2003· article· en· IEEE Transactions on Information Technology in Biomedicine· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
31
citations
affnon étiqueté
Thirty Years Later
Yair Wand, Ron Weber
2017· article· en· Journal of Database Management· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
29
citations
affnon étiqueté
Linking Semistructured Data on the Web
Oktie Hassanzadeh, Soheil Hassas Yeganeh, Renée J. Miller
2011· article· en· International Workshop on the Web and Databases· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
27
citations
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