MétaCan
Menu
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
Mobile Crowdsensing and Crowdsourcing
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.

449 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.
449 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 5 sur 9

Les étiquettes couvrent 3 des 449 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 449 des 449 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affnon étiqueté
Large Scale Active Vehicular Crowdsensing
Xiru Zhu, Shabir Abdul Samadh, Tzuyang Yu
2018· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
8
citations
affnon étiqueté
Exposing Query Identification for Search Transparency
Ruohan Li, Jianxiang Li, Bhaskar Mitra, Fernando Díaz, Asia J. Biega
2022· article· en· Proceedings of the ACM Web Conference 2022· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affsans résuménon étiqueté
Crowdsourcing for Mobile Networks and IoT
Xiping Hu, Zhaolong Ning, Kuan Zhang, Edith C.‐H. Ngai, Kun Bai, Fei Wang
2018· article· en· Wireless Communications and Mobile Computing· Computer Science
prédiction distillée:candidate · stsconsensus · aucune
7
citations
affsans résuménon étiqueté
Lightweight Conceptual Modeling for Crowdsourcing
Roman Lukyanenko, Jeffrey Parsons
2013· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communicationconsensus · aucune
6
citations
affsans résuménon étiqueté
Information Access in Smart Cities (i-ASC)
M‐Dyaa Albakour, Craig Macdonald, Iadh Ounis, Charles L. A. Clarke, Veli Biçer
2014· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communicationconsensus · aucune
6
citations
affsans résuménon étiqueté
The Power of Contextual Suggestion
Adriel Dean-Hall, Charles L. A. Clarke
2015· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affsans résuménon étiqueté
State of the Practice for Lattice Boltzmann Method Software
Spencer Smith, Peter Michalski, Jacques Carette, Zahra Keshavarz‐Motamed
2023· article· en· Archives of Computational Methods in Engineering· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
Authority-based Team Discovery in Social Networks
Morteza Zihayat, Aijun An, Lukasz Golab, Mehdi Kargar, Jaroslaw Szlichta
2016· article· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
aboutno affnon étiqueté
Applied Crowd Science
G. Keith Still
2021· book· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communicationconsensus · aucune
6
citations

En coulisses: Sélection · Constats · À propos