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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.

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Sujet
Topic Modeling
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.

2 769 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.
2 769 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 32 sur 56

Les étiquettes couvrent 6 des 2 769 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 2 769 des 2 769 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affnon étiqueté
Poly-co: an unsupervised co-reference detection system
Éric Charton, Michel Gagnon, Benoı̂t Ozell
2010· article· en· PolyPublie (École Polytechnique de Montréal)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
3
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Investigating Citation Linkage with Machine Learning
Hospice Houngbo, Robert E. Mercer
2017· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communicationconsensus · aucune
3
citations
affsans résuménon étiqueté
Using Semantic Information to Answer Complex Questions
Yllias Chali, Sadid A. Hasan, Kaisar Imam
2011· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
3
citations
fundno affnon étiqueté
Linearity of Relation Decoding in Transformer Language Models
Evan Hernandez, Arnab Sen Sharma, Tal Haklay, Kevin Meng, Martin Wattenberg, Jacob Andreas +2 autres
2023· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affsans résuménon étiqueté
Uncertainty Quantification for Text Classification
Dell Zhang, Murat Şensoy, Masoud Makrehchi, Bilyana Taneva-Popova
2023· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
3
citations
venueno affnon étiqueté
NeRBERT- A Biomedical Named Entity Recognition Tagger
Manish Bali, Anandaraj Shanthi Pichandi
2023· article· fr· Revue d intelligence artificielle· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
3
citations
afffundnon étiqueté
A Machine Learning Filter for the Slot Filling Task
Kevin Lange Di Cesare, Amal Zouaq, Michel Gagnon, Ludovic Jean‐Louis
2018· article· en· Information· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
Argument Retrieval from Web
Mahsa S. Shahshahani, Jaap Kamps
2020· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
Rhetorical models for computational systems
Ashley Rose Kelly, Allan McDougall, Nike A. Abbott
2009· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affsans résuménon étiqueté
Correction to: An Instance Theory of Semantic Memory
Randall K. Jamieson, Johnathan E. Avery, Brendan T. Johns, Michael N. Jones
2019· article· en· Computational Brain & Behavior· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
aboutno affnon étiqueté
Two-Step Question Retrieval for Open-Domain QA
Yeon Seonwoo, Juhee Son, Jiho Jin, Sang‐Woo Lee, Ji‐Hoon Kim, Jung-Woo Ha +1 autres
2022· article· en· Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2022· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
Accelerating MoE Model Inference with Expert Sharding
Oana Balmau, Anne-Marie Kermarrec, Rafael Pires, André Loureiro Espírito Santo, Martijn de Vos, Milos Vujasinovic
2025· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations

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