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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
Cognitive Computing and Networks
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.

400 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.
400 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 4 sur 8

Les étiquettes couvrent 0 des 400 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 400 des 400 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 affsans résuménon étiqueté
Computational Collective Intelligence
Ngoc Thanh Nguyên, János Botzheim, László Gulyás, Manuel Núñez, Jan Treur, Gottfried Vossen +1 autres
2023· book· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
8
citations
affnon étiqueté
Role-Based Human-Computer Interactions
Haibin Zhu, Ming Hou
2011· article· en· International Journal of Cognitive Informatics and Natural Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
afffundnon étiqueté
Abstract intelligence and cognitive robots
Yingxu Wang
2010· article· en· Paladyn Journal of Behavioral Robotics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
Development of an Ontology for an Industrial Domain
Christine W. Chan
2007· article· en· International Journal of Cognitive Informatics and Natural Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
Cognitive Computing
Yingxu Wang, Victor Raskin, Julia Taylor Rayz, George Baciu, Aladdin Ayesh, Fumio Mizoguchi +3 autres
2018· article· en· International Journal of Software Science and Computational Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
Enhanced Global Best Particle Swarm Classification
Nabila Nouaouria, Mounir Boukadoum, Robert Proulx
2014· article· en· International Journal of Software Science and Computational Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations

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