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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
Research Data Management Practices
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.

2 427 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.
2 427 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 34 sur 49

Les étiquettes couvrent 37 des 2 427 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 2 427 des 2 427 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
IP4OS Milestone 3 - IP4OS Campaign Strategy
2025· article· en· Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)· Computer Science
prédiction machine:candidate · open_scienceconsensus · aucune
0
citations
affvenuenon étiqueté
Corrigendum: Open Social Scholarship Annotated Bibliography
Randa El Khatib, Lindsey Seatter, Tracey El Hajj, Conrad Leibel, Alyssa Arbuckle, Ray Siemens +1 autres
2020· erratum· en· KULA knowledge creation dissemination and preservation studies· Computer Science
prédiction machine:candidate · open_science+insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
humus.io | working paper
2019· article· en· Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)· Computer Science
prédiction machine:candidate · scholarly_communication+insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
map_node_counter.xml
Amanda O’Rae, Michelle Cullen, David Topps
2019· dataset· en· Harvard Dataverse· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
affaboutnon étiqueté
Are Canadian universities RDM-ready?
2014· article· en· Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Data Virtually
2019· article· en· Figshare· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Canola seedling object detection dataset
2024· dataset· en· Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
aboutno affnon étiqueté
Science ouverte : séminaire introductif
2024· article· fr· Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)· Computer Science
prédiction machine:candidate · open_scienceconsensus · aucune
0
citations
aboutno affnon étiqueté
replication-data_trade_us_canada_merged.tab
Diana C. Mutz, Hye-Yon Lee
2020· dataset· en· Harvard Dataverse· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Knowledge exchange
Erin Huner
2017· article· en· Journal of New Librarianship· Computer Science
prédiction machine:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
2013_SR_data.tab
Saulo Castro, Arturo Sánchez‐Azofeifa
2020· dataset· en· Harvard Dataverse· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
aboutno affnon étiqueté
Record Content
2014· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
affnon étiqueté
FAIRness Literacy: the Achilles' Heel of applying FAIR Principles
Laurence Mabile, Alison Specht, Sarah Stryeck, Mogens Thomsen, Mohamed Yahia, Clément Jonquet +11 autres
2020· preprint· en· HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe)· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · metaresearch
0
citations
aboutno affnon étiqueté
CSLA 2014
2014· other· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
aboutno affnon étiqueté
The Common Metadata Framework
2010· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
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