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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.

Exporter en CSVExporter en JSONRequête API

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.

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Revue
Neural Computing and Applications
Sujet
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.

210 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20042025
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.
210 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 4 sur 5

Les étiquettes couvrent 2 des 210 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 210 des 210 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.

affsans résuménon étiqueté
MLP bilinear separation
Richard Labib, Karim Khattar
2009· article· en· Neural Computing and Applications· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affnon étiqueté
Data-driven deep density estimation
Patrik Puchert, Pedro Hermosilla, Tobias Ritschel, Timo Ropinski
2021· article· en· Neural Computing and Applications· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Active neural learners for text with dual supervision
Chandramouli Shama Sastry, Evangelos Milios
2020· article· en· Neural Computing and Applications· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
afffundsans résuménon étiqueté
YOLO-based panoramic dental X-ray image analysis
Khalid Nassiri, Moulay A. Akhloufi
2025· article· en· Neural Computing and Applications· Dentistry
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
Multi-graph embedding for partial label learning
Hongyan Li, Chi‐Man Vong, Zhonglin Wan
2023· article· en· Neural Computing and Applications· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuméRetractiongemma · research_integritygpt · research_integritymodèles en accord
Retraction Note: IoT-based 3D convolution for video salient object detection
Shizhou Dong, Zhifan Gao, Sandeep Pirbhulal, Gui‐Bin Bian, Heye Zhang, Wanqing Wu +1 autres
2024· article· en· Neural Computing and Applications· Computer Science
prédiction machine:candidate · research_integrityconsensus · aucune
0
citations
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