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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
Semantic Web and Ontologies
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.

1 983 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.
1 983 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 37 sur 40

Les étiquettes couvrent 1 des 1 983 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 1 983 des 1 983 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
A Society that Counts to Two Again
Nataliia O. Khazieva
2022· article· en· International Journal of Criminology and Sociology· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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citations
affnon étiqueté
The Social Context of Knowledge
Daniel Memmi
2010· book-chapter· en· IGI Global eBooks· Computer Science
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affsans résuménon étiqueté
Correction to: Natural Language Interfaces to Databases
Yunyao Li, Dragomir Radev, Davood Rafiei
2024· book-chapter· en· Synthesis lectures on data management· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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citations
affnon étiqueté
Metadata for a systematic description of signal data
José Júlio Alferes, Juan Antonio Baeza, Niels Nicolaï, J-D. Therrien, Queralt Plana, Kris Villez
2024· book-chapter· en· IWA Publishing eBooks· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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affnon étiqueté
Improving Document Exchanges in the Supply Chain
Jamel Eddine Jridi, Guy Lapalme
2015· book-chapter· en· Lecture notes in business information processing· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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affsans résuménon étiqueté
Text Mining
Professor Reda Alhajj, Professor Jon Rokne
2014· book-chapter· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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affnon étiqueté
Collaborative Intelligence in a Decentralized Environment CIDE
Husam M. Ali El-Asfour, Fateh Mohamed Ali Adhnouss, Ken McIsaac, AbdulMutalib Al Wahaishi, SAFIELDIN SALEH H SALIM ALBASEER
2023· preprint· en· Preprints.org· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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affsans résuménon étiqueté
Emergent Semantics
2014· book-chapter· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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aboutno affnon étiqueté
Structural Text Mining
Vladimir Kulyukin, John A. Nicholson
2005· book-chapter· en· IGI Global eBooks· Computer Science
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affsans résuménon étiqueté
The Choice of Standards for a Reporting Language
Michał Walicki, Uwe Wolter, Jack Douglas Stecher
2005· article· en· SSRN Electronic Journal· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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fundno affnon étiqueté
DDI-RDF Discovery – A Discovery Model for Microdata
Thomas Bosch, Olof Olsson, Benjamin Zapilko, Arofan Gregory, Joachim Wackerow
2015· article· en· IASSIST Quarterly· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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affaboutnon étiqueté
HCIR 2013
R. Capra, Luanne Freund, Catherine L. Smith, Mark D. Smucker, Ryen W. White
2013· article· en· ACM SIGIR Forum· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
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affnon étiqueté
Ontology Driven Document Identification in Semantic Web
Marek Reformat, Ronald R. Yager, Zhan Li
2010· book-chapter· en· Advances in semantic web and information systems series· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
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affnon étiqueté
Reports of the AAAI 2008 Spring Symposia
Marcello Balduccini, Chitta Baral, Boyan Brodaric, Simon Colton, Peter Fox, David Gutelius +14 autres
2008· article· en· AI Magazine· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
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venueno affsans résuménon étiqueté
ISSUE INFORMATION
2018· paratext· en· Hemodialysis International· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
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