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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
Neural Networks
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.

206 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.
206 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 4 sur 5

Les étiquettes couvrent 0 des 206 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 206 des 206 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
Analysis of the IJCNN 2011 UTL challenge
Isabelle Guyon, Gideon Dror, Vincent Lemaire, Daniel Silver, Graham W. Taylor, David W. Aha
2012· article· en· Neural Networks· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
Chaos-based reinforcement learning with TD3
Toshitaka Matsuki, Yusuke Sakemi, Kazuyuki Aihara
2025· article· en· Neural Networks· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
afffundsans résuménon étiqueté
LAGO on the unit sphere
Alexandra Laflamme-Sanders, Mu Zhu
2008· article· en· Neural Networks· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
Echo state networks are universal
Lyudmila Grigoryeva, Juan‐Pablo Ortega
2018· preprint· en· Neural Networks· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communication+open_science+research_integrityconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
Multisensory integration in chaotic networks
Adam Ponzi, Keisuke Suzuki
2025· article· en· Neural Networks· Neuroscience
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Rethinking softmax in incremental learning
Zheng Zhai, Jiali Zhang, Haiyu Wang, Mingxin Wu, Keshun Yang, Xiaoyan Qiao +1 autres
2025· article· en· Neural Networks· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations

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