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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
Data Mining Algorithms 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.

1 100 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.
1 100 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 5 sur 22

Les étiquettes couvrent 1 des 1 100 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 1 100 des 1 100 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.

afffundnon étiqueté
Uncertain-Driven Analytics of Sequence Data in IoCV Environments
Gautam Srivastava, Jerry Chun‐Wei Lin, Alireza Jolfaei, Yuanfa Li, Youcef Djenouri
2020· article· en· IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
26
citations
affnon étiqueté
Exploring Anthropometric Data through Cluster Analysis
Osama Abdali, Herna L. Viktor, Marc Rioux
2004· article· en· SAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
24
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases
Massih-Réza Amini, Stéphane Canu, Asja Fischer, Tias Guns, Petra Kralj Novak, Grigorios Tsoumakas
2023· book· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
24
citations
affsans résuménon étiqueté
Mining Popular Patterns from Transactional Databases
Carson K. Leung, Syed Khairuzzaman Tanbeer
2012· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
23
citations
affnon étiqueté
A Data Mining Approach for Selecting Bitmap Join Indices
Ladjel Bellatreche, Rokia Missaoui, Hamid Necir, Habiba Drias
2007· article· en· Journal of Computing Science and Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
23
citations
affsans résuménon étiqueté
Advanced Data Mining and Applications
2013· book· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
23
citations
afffundnon étiqueté
Mining ‘following’ patterns from big sparse social networks
Carson K. Leung, Edson M. Dela Cruz, Trevor L. Cook, Fan Jiang
2016· article· en· 2016 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining (ASONAM)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
22
citations
affsans résuménon étiqueté
UGMINE: utility-based graph mining
Md. Tanvir Alam, Amit Roy, Chowdhury Farhan Ahmed, Md. Ashraful Islam, Carson K. Leung
2022· article· en· Applied Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
22
citations
affsans résuménon étiqueté
Constrained Big Data Mining in an Edge Computing Environment
Carson K. Leung, Deyu Deng, Calvin S. H. Hoi, Wookey Lee
2018· book-chapter· en· Advances in intelligent systems and computing· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
20
citations
affnon étiqueté
Creating Decision Trees from Rules using RBDT‐1
Amany Abdelhalim, Issa Traoré, Youssef Nakkabi
2014· article· en· Computational Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
20
citations
affsans résuménon étiqueté
Text Mining with n-gram Variables
Matthias Schonlau, Nick Guenther, Ilia Sucholutsky
2017· article· en· The Stata Journal Promoting communications on statistics and Stata· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
19
citations
affnon étiqueté
Mining probabilistic datasets vertically
Carson K. Leung, Syed Khairuzzaman Tanbeer, Bhavek P. Budhia, Lauren C. Zacharias
2012· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
19
citations
affnon étiqueté
WEBKDD 2002
Brij Masand, Myra Spiliopoulou, Jaideep Srivastava, Osmar R. Zai͏̈ane
2002· article· en· ACM SIGKDD Explorations Newsletter· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
19
citations

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