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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
Ordre
Langue
Type
Domaine
Revue
Sujet
Neural Networks and Applications
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.

2 372 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.
2 372 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 39 sur 48

Les étiquettes couvrent 1 des 2 372 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 2 372 des 2 372 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
Probability, Trees and Algorithms
Luc Devroye, Ralph Neininger
2015· article· en· Oberwolfach Reports· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Classes of EDMs
Abdo Y. Alfakih
2018· book-chapter· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Symbolic Function Network
George S. Eskander, Amir F. Atiya
2012· book-chapter· en· IGI Global eBooks· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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citations
venueno affnon étiqueté
TEACHING SELF-AFFINE AND DYNAMICAL SYSTEMS ENGINEERING
Witold Kinsner
2013· article· en· Proceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Smart Learning Using Generative AI
Siddheshwar Bali
2025· article· en· International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
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affsans résuménon étiqueté
A Neural Symbolic Model for Space Physics
Jianzhu Ma, Jie Ying, Haowei Lin, Chao Yue, Yajie Chen, Chao Xiao +4 autres
2025· preprint· en· Research Square· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
venueno affnon étiqueté
Medical diagnosis using artificial neural networks
Afsana Begum, Md. Masiur Rahman, Sohana Jahan
2024· article· en· Mathematics in Applied Sciences and Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
The z-Transform
D. Sundararajan
2024· book-chapter· en· Digital Signal Processing· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
PDEs for machine learning
Jeff Calder, Xiuyuan Cheng, Adam M. Oberman, Lars Ruthotto
2025· article· en· Research in the Mathematical Sciences· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations

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