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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
Data Mining Algorithms 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.

1 100 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.
1 100 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 4 sur 22

Les étiquettes couvrent 1 des 1 100 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 1 100 des 1 100 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
Cleaning disguised missing data
Hua Ming, Jian Pei
2007· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
34
citations
affnon étiqueté
Expressive power of an algebra for data mining
Toon Calders, Laks V. S. Lakshmanan, Raymond T. Ng, Jan Paredaens
2006· article· en· ACM Transactions on Database Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
34
citations
affnon étiqueté
Basic Association Rules
Guichong Li, Howard J. Hamilton
2004· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
33
citations
affsans résuménon étiqueté
Data Mining: How Research Meets Practical Development?
Xindong Wu, Philip S. Yu, Gregory Piatetsky-Shapiro, Nick Cercone, Tzu-Yu Lin, Kotagiri Ramamohanarao +1 autres
2003· article· en· Knowledge and Information Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
33
citations
affnon étiqueté
Knowledge discovery in data warehouses
Themistoklis Palpanas
2000· article· en· ACM SIGMOD Record· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
32
citations
affsans résuménon étiqueté
Learning classification rules from data
Aijun An
2003· article· en· Computers & Mathematics with Applications· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
32
citations
affnon étiqueté
USING MARKET VALUE FUNCTIONS FOR TARGETED MARKETING DATA MINING
Yiyu Yao, Ning Zhong, Jiajin Huang, Chuangxin Ou, Chunnian Liu
2002· article· en· International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
31
citations
affsans résuménon étiqueté
Hierarchical priors for Bayesian CART shrinkage
Hugh Chipman, Robert E. McCulloch
2000· article· en· Statistics and Computing· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
30
citations
affnon étiqueté
A microeconomic data mining problem
Martin Ester, Rong Ge, Wen Jin, Zengjian Hu
2004· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
29
citations
affnon étiqueté
Scalable mining of maximal quasi-cliques
Guimu Guo, Da Yan, M. TAMER ÖZSU, Zhe Jiang, Jalal Khalil
2020· article· en· Proceedings of the VLDB Endowment· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
28
citations
affnon étiqueté
Big Data Analysis and Mining
Carson K. Leung
2018· book-chapter· en· Advances in computer and electrical engineering book series· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
27
citations
fundno affnon étiqueté
WEBKDD'99
Brij Masand, Myra Spiliopoulou
2000· article· en· ACM SIGKDD Explorations Newsletter· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
26
citations
afffundnon étiqueté
Uncertain-Driven Analytics of Sequence Data in IoCV Environments
Gautam Srivastava, Jerry Chun‐Wei Lin, Alireza Jolfaei, Yuanfa Li, Youcef Djenouri
2020· article· en· IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
26
citations

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