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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
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Domaine
Revue
Sujet
Rough Sets and Fuzzy Logic
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.

939 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.
939 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 4 sur 19

Les étiquettes couvrent 1 des 939 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 939 des 939 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affsans résuménon étiqueté
On normalization of inconsistency indicators in pairwise comparisons
Waldemar W. Koczkodaj, Jean-Pierre Magnot, Jiří Mazurek, James F. Peters, Hojjat Rakhshani, Michael Soltys +3 autres
2017· article· en· International Journal of Approximate Reasoning· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
41
citations
affsans résuménon étiqueté
A Note on Definability and Approximations
Yiyu Yao
2007· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
41
citations
affsans résuménon étiqueté
Multiknowledge for decision making
Qingxiang Wu, David Bell, T.M. McGinnity
2004· article· en· Knowledge and Information Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
38
citations
affsans résumégemma · aucune catégoriegpt · aucune catégoriemodèles en désaccord
Image Pattern Recognition Using Near Sets
Christopher J. Henry, James F. Peters
2007· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communicationconsensus · aucune
38
citations
affsans résuménon étiqueté
Probabilistic Rough Sets
Yiyu Yao, Salvatore Greco, Roman Słowiński
2015· book-chapter· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
37
citations
affsans résuménon étiqueté
Three-way clustering: Foundations, survey and challenges
Pingxin Wang, Xibei Yang, Weiping Ding, Jianming Zhan, Yiyu Yao
2023· article· en· Applied Soft Computing· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
37
citations
affsans résuménon étiqueté
Semantics of Fuzzy Sets in Rough Set Theory
Yiyu Yao
2004· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
37
citations
affnon étiqueté
Survey of Rough and Fuzzy Hybridization
Pawan Lingras, Richard Jensen
2007· article· en· Proceedings of ... IEEE International Conference on Fuzzy Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
36
citations
affsans résuménon étiqueté
Rough sets in distributed decision information systems
Jun Hu, Witold Pedrycz, Guoyin Wang, Kai Wang
2015· article· en· Knowledge-Based Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
36
citations
affsans résuménon étiqueté
Rough support vector regression
Pawan Lingras, Cory J. Butz
2009· article· en· European Journal of Operational Research· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
34
citations
affsans résuménon étiqueté
FRCM: A fuzzy rough c-means clustering method
Bin Yu, Zijian Zheng, Mingjie Cai, Witold Pedrycz, Weiping Ding
2024· article· en· Fuzzy Sets and Systems· Computer Science
prédiction distillée:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
32
citations
affsans résuménon étiqueté
Integrative Levels of Granularity
Yiyu Yao
2009· book-chapter· en· Studies in computational intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
32
citations
affsans résuménon étiqueté
Rough Approximations under Level Fuzzy Sets
Wei’ao Liu, JingTao Yao, Yiyu Yao
2004· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
32
citations
affsans résuménon étiqueté
A shadowed set-based three-way clustering ensemble approach
Chunmao Jiang, Zhicong Li, JingTao Yao
2022· article· en· International Journal of Machine Learning and Cybernetics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
31
citations
affsans résuménon étiqueté
Comparison of Conventional and Rough K-Means Clustering
Pawan Lingras, Rui Yan, Chad West
2007· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
30
citations

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