MétaCan
Menu
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
Revue d intelligence artificielle
Sujet
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.

717 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20012025
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.
717 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 3 sur 15

Les étiquettes couvrent 2 des 717 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 717 des 717 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

venueno affnon étiqueté
Fuzzy Deep Daily Nutrients Requirements Representation
Karim El Moutaouakil, Abdellah Ahourag, Saliha Chellak, Hicham Baїzri, Mouna Cheggour
2022· article· en· Revue d intelligence artificielle· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
10
citations
venueno affnon étiqueté
Forecasting the Spread of COVID-19 Pandemic with Prophet
Mohan Mahanty, K. Swathi, K. Sasi Teja, Panja Hemanth Kumar, A. Sravani
2021· article· en· Revue d intelligence artificielle· Mathematics
prédiction distillée:candidate · metaresearchconsensus · aucune
9
citations
venueno affnon étiqueté
Text Sentiment Classification Based on Feature Fusion
Chen Zhang, Qingxu Li, Xue Cheng
2020· article· en· Revue d intelligence artificielle· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
9
citations
venueno affnon étiqueté
A Distributed Guided Genetic Algorithm for Max-CSPs
Khaled Ghédira, Boutheina Jlifi
2002· article· fr· Revue d intelligence artificielle· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
9
citations
venueno affnon étiqueté
Les concepts spatiaux dans la programmation du go
Bruno Bouzy
2001· article· fr· Revue d intelligence artificielle· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communication+insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
8
citations
venueno affnon étiqueté
Class Attendance System Based on Face Recognition
Omar Alniemi, Hanaa Mahmood
2023· article· en· Revue d intelligence artificielle· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
8
citations
venueno affnon étiqueté
Stratification of Cardiovascular Diseases Using Deep Learning
Bhanu Prakash Doppala, Debnath Bhattacharyya, Midhun Chakkravarthy
2020· article· en· Revue d intelligence artificielle· Health Professions
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
8
citations
venueno affnon étiqueté
Diagnostic Analysis of Diabetes Mellitus Using Machine Learning Approach
Navya Pratyusha Miriyala, Rajya Lakshmi Kottapalli, Geetha Pratyusha Miriyala, Giulio Lorenzini, Charankumar Ganteda, Venkata Apparao Bhogapurapu
2022· article· en· Revue d intelligence artificielle· Health Professions
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+sts+insufficient_payloadconsensus · aucune
8
citations
venueno affnon étiqueté
AQG: Arabic Question Generator
Kheira Zineb Bousmaha, Nour H. Chergui, Mahfoud Sid Ali Mbarek, Lamia Hadrich Belguith
2020· article· en· Revue d intelligence artificielle· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
7
citations
venueno affnon étiqueté
Learning Recursive Automata from Positive Examples
Isabelle Tellier
2006· article· fr· Revue d intelligence artificielle· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
7
citations

En coulisses: Sélection · Constats · À propos