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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
Neural Networks and Applications
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.

2 372 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.
2 372 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 43 sur 48

Les étiquettes couvrent 1 des 2 372 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 2 372 des 2 372 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.

affnon étiqueté
Thermal information processing using phase change materials
Swayam Sahoo, Anne Lamirand, Infante Ingrid C., Victor Pierron, Laurence Méchin, Luc G. Fréchette +1 autres
2023· preprint· en· HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
fundno affnon étiqueté
Operator Learning Renormalization Group
Xiu-Zhe Luo, Di Luo, Roger G. Melko
2024· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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citations
affnon étiqueté
Limits to Attentional Selection of Features
Madison Elliott, Ronald A. Rensink
2017· article· en· Journal of Vision· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
venueno affnon étiqueté
A Softcomputing Knowledge Areas Model
Labib Arafeh, Bashar Mufid
2015· article· en· Journal of Advances in Management Sciences & Information Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Double Back-Propagation and Differential Machine Learning
Nonvikan Karl-Augustt Alahassa, Alejandro Murua
2021· preprint· en· HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Image Processing With Artificial Neural Nets
P. Bellehumeur, Guerrón Torres, P.J. Lagacé, F.G. Mandoles, D. Mukhedkar
2005· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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citations
affnon étiqueté
Directional Clustering
2005· other· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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citations
affsans résuménon étiqueté
Three-Phase Circuits
D. Sundararajan
2019· book-chapter· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Feedback: Sorting Signal from Noise
Heather Grace von Stackelberg, Sarah Barbour
2013· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Concepts of Learning, Classification, and Regression
Krzysztof J. Cios, Roman W. Świniarski, Witold Pedrycz, Lukasz Kurgan
2007· book-chapter· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
aboutno affnon étiqueté
Specia li ssue on Advances i nW eb Intelligence
Stefan Runde, Vijay V. Raghavan, Irwin King, Jimmy Xiangji Huang
2012· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Complex Self-reproducing Systems
Roderick Edwards, Aude Maignan
2013· preprint· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Data Fitting
Sun-Chong Wang
2003· book-chapter· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Advanced Topics in Random Processes
Serguei Primak, Valeri Kontorovich, V. Lyandres
2004· other· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations

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