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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
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Topic Modeling
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.

2 769 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.
2 769 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 41 sur 56

Les étiquettes couvrent 6 des 2 769 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 2 769 des 2 769 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
A Conditional VAE-Based Conversation Model
Junfan Chen, Richong Zhang, Yongyi Mao, Binfeng Wang, Jianhang Qiao
2019· book-chapter· en· Communications in computer and information science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Hierarchical Lexical Graph for Enhanced Multi-Hop Retrieval
Abdellah Ghassel, Gabriel Tanase, Hal Cooper, Bryan Thompson, Zhen Han, Vassilis N. Ioannidis +2 autres
2025· preprint· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
1
citations
fundno affnon étiqueté
The Paradigm Discovery Problem
Alexander Erdmann, Micha Elsner, Shijie Wu, Ryan Cotterell, Nizar Habash
2020· preprint· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
Modular Length Control for Sentence Generation.
Katya Kudashkina, Péter Wittek, Jamie Kiros, Graham W. Taylor
2020· article· en· The European Symposium on Artificial Neural Networks· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
A Question-Answering System on COVID-19 Scientific Literature
Shaina Raza, Brian Schwartz, Nancy Ondrusek
2022· article· en· 2022 IEEE 46th Annual Computers, Software, and Applications Conference (COMPSAC)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+sts+scholarly_communicationconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Adversarial Text Normalization
Joanna Bitton, Maya Pavlova, Ivan Evtimov
2022· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
fundno affnon étiqueté
Adaptive Language-Guided Abstraction from Contrastive Explanations
Andi Peng, Belinda Z. Li, Ilia Sucholutsky, Nishanth Kumar, Julie Shah, Jacob Andreas +1 autres
2024· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Optimizing Question-Answering Systems Using Genetic Algorithms
Ulysse Côté Allard, Richard Khoury, Luc Lamontagne, Jonathan Bergeron, François Laviolette, Alexandre Bergeron-Guyard
2015· article· en· The Florida AI Research Society· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations

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