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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.

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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 33 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.

fundno affnon étiqueté
Robust and Efficient Collaborative Learning
Abdellah El Mrini, Sadegh Farhadkhan, Rachid Guerraoui
2025· preprint· en· ArXiv.org· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Dataveillance
2014· book-chapter· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Summary and Future Research Directions
Kuan Zhang, Xuemin Shen
2015· book-chapter· en· Wireless networks· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Binary mechanisms under privacy-preserving noise
Farzad Pourbabaee, Federico Echenique
2025· article· en· Journal of Economic Theory· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
aboutno affnon étiqueté
Planet Sculptures and Chair Sculptures
2021· article· en· UND Scholarly Commons (University of North Dakota)· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Private Boosted Decision Trees via Smooth Re-Weighting
Mohammadmahdi Jahanara, Vahid R. Asadi, Marco Carmosino, Akbar Rafiey, Bahar Salamatian
2023· article· en· Journal of Privacy and Confidentiality· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
afffundnon étiqueté
A Bias-Accuracy-Privacy Trilemma for Statistical Estimation
Gautam Kamath, Argyris Mouzakis, Matthew Regehr, Vikrant Singhal, Thomas Steinke, Jonathan Ullman
2024· article· en· Journal of the American Statistical Association· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Related Work
Wen Ming Liu, Lingyu Wang
2016· book-chapter· en· Advances in information security· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Privacy-Preserving Health Data Processing
Kuan Zhang, Xuemin Shen
2015· book-chapter· en· Wireless networks· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Back to School (Complete Anonymized Data)
Blake Lee‐Whiting, Thomas Bergeron
2023· dataset· en· Harvard Dataverse· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Online Privacy Heuristics
Reda Alhajj, Jon Rokne
2018· book-chapter· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Privacy in Location-Based Services: Present Facts and Future Paths
Zakaria Sahnoune, Esma Aı̈meur
2019· book-chapter· en· Lecture notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
P2NIA: Privacy-Preserving Non-iterative Auditing
Jade Garcia Bourrée, Hadrien Lautraite, Sébastien Gambs, Gilles Trédan, Erwan Le Merrer, Benoît Rottembourg
2025· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
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