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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
Machine Learning in Materials Science
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.

1 108 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.
1 108 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 4 sur 23

Les étiquettes couvrent 4 des 1 108 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 1 108 des 1 108 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.

afffundnon étiqueté
Can large language models understand molecules?
Shaghayegh Sadeghi, Alan Bui, Ali Forooghi, Jianguo Lü, Alioune Ngom
2024· article· en· BMC Bioinformatics· Materials Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
40
citations
afffundnon étiqueté
Interpretable discovery of semiconductors with machine learning
Hitarth Choubisa, Petar Todorović́, João M. Pina, Darshan H. Parmar, Ziliang Li, Oleksandr Voznyy +2 autres
2023· article· en· npj Computational Materials· Materials Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
39
citations
afffundnon étiqueté
Tensor-Reduced Atomic Density Representations
James P. Darby, Dávid Péter Kovács, Ilyes Batatia, A. Miguel, Gus L. W. Hart, Christoph Ortner +1 autres
2023· article· en· Physical Review Letters· Materials Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
38
citations
afffundnon étiqueté
El Agente: An autonomous agent for quantum chemistry
Yushi Zou, Austin H. Cheng, Abdulrahman Aldossary, Shi Xuan Leong, Jorge A. Campos-Gonzalez-Angulo, Changhyeok Choi +9 autres
2025· article· es· Matter· Materials Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
37
citations
affnon étiqueté
Intelligent Machine Learning: Tailor-Making Macromolecules
Yousef Mohammadi, Mohammad Reza Saeb, Alexander Penlidis, Esmaiel Jabbari, Florian J. Stadler, Philippe Zinck +1 autres
2019· article· en· Polymers· Materials Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
35
citations
affnon étiqueté
Alchemical Normal Modes Unify Chemical Space
Stijn Fias, K. Y. Samuel Chang, O. Anatole von Lilienfeld
2018· article· en· The Journal of Physical Chemistry Letters· Materials Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
34
citations
affnon étiqueté
The Truth, The Whole Truth, and Nothing But the Truth
Stephen M. Blackburn, Amer Diwan, Matthias Hauswirth, Peter F. Sweeney, José Nelson Amaral, Tim Brecht +13 autres
2016· article· en· ACM Transactions on Programming Languages and Systems· Materials Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
29
citations

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