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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
Machine Learning and Data Classification
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.

559 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.
559 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 5 sur 12

Les étiquettes couvrent 1 des 559 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 559 des 559 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.

fundno affnon étiqueté
Assisted design of data science pipelines
Sergey Redyuk, Zoi Kaoudi, Sebastian Schelter, Volker Markl
2024· article· en· The VLDB Journal· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Generative neural architecture search
Xiaotong Zhai, Shu Li, Guoqiang Zhong, Tao Li, Fuchang Zhang, Rachid Hedjam
2025· article· en· Neurocomputing· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affnon étiqueté
Dataset Evolver: An Interactive Feature Engineering Notebook
Fatemeh Nargesian, Udayan Khurana, Tejaswini Pedapati, Horst Samulowitz, Deepak S. Turaga
2018· article· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affnon étiqueté
Improving a dynamic ensemble selection method based on oracle information
Leila Maria Vriesmann, Alceu De Souza Britto suffix Jr. suffix, Luiz S. Oliveira, Robert Sabourin, Albert H.R. Ko
2012· article· en· International Journal of Innovative Computing and Applications· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
Sequential model-based ensemble optimization
Alexandre Lacoste, Hugo Larochelle, Mario Marchand, François Laviolette
2014· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
Ensemble Squared: A Meta AutoML System
Jason J. Yoo, Tony Joseph, Dylan Yung, S. Ali Nasseri, Frank Wood
2020· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
fundno affnon étiqueté
A Quest for AI Knowledge
Joshua Gans
2025· report· en· National Bureau of Economic Research· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
ASlib: A Benchmark Library for Algorithm Selection
Bernd Bischl, Pascal Kerschke, Lars Kotthoff, Marius Lindauer, Yuri Malitsky, Alexandre Fréchette +5 autres
2015· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
Data Acquisition for Improving Model Confidence
Yifan Li, Xiaohui Yu, Nick Koudas
2024· article· en· Proceedings of the ACM on Management of Data· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affsans résuménon étiqueté
Instance Selection by Border Sampling in Multi-class Domains
Guichong Li, Nathalie Japkowicz, Trevor J. Stocki, R. Kurt Ungar
2009· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations

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