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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
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Domaine
Revue
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 30 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.

venueno affnon étiqueté
Using Deep Learning to Block Web Tracking
Jianyi Wang
2020· article· en· Computer and Information Science· Computer Science
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citations
aboutno affnon étiqueté
Editorial: Articles, perspectives, and TPDP
Lars Vilhuber
2021· editorial· en· DOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals)· Computer Science
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affnon étiqueté
Privacy Framework for Open Environments
Afshan Samani, Adrian T. Beinkowski, Raafat Aburukba, Hamada Ghenniwa
2013· article· en· Computer Science
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affsans résuménon étiqueté
Anonymized Data
Reda Alhajj, Jon Rokne
2018· book-chapter· en· Computer Science
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afffundsans résuménon étiqueté
Preserving data and model privacy during inference and training
William Briguglio, Issa Traoré, Mohammad Mamun, Waleed A. Yousef, Sherif Saad
2025· article· en· Expert Systems with Applications· Computer Science
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affsans résuménon étiqueté
Basic Differentially Private Mechanisms
Jérôme Le Ny
2020· book-chapter· en· Springer briefs in electrical and computer engineering· Computer Science
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affsans résuménon étiqueté
Privacy in Network Systems
Jérôme Le Ny
2020· book-chapter· en· Encyclopedia of Systems and Control· Computer Science
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affnon étiqueté
Data Mining and Privacy
Esma Aı̈meur, Sébastien Gambs
2013· book-chapter· en· IGI Global eBooks· Computer Science
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affsans résuménon étiqueté
Differentially Private Clustering Algorithm for Mixed Data
Kai Cheng, Liandong Chen, Huifeng Yang, Dan Luo, Shuai Yuan, Zhitao Guan
2023· book-chapter· en· Communications in computer and information science· Computer Science
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