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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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Revue
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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 53 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 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
The Quality of Discharge Summaries After AKI
C. Giles, Milica Novakovic, Wilma M. Hopman, Samuel A. Silver
2021· article· en· Journal of the American Society of Nephrology· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
simtax_old-checkpoint.py
Martin Boyer, Philippe D'Astous, Pierre‐Carl Michaud
2020· dataset· en· Harvard Dataverse· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Building an NLIDB: The Basics
Yunyao Li, Dragomir Radev, Davood Rafiei
2023· book-chapter· en· Synthesis lectures on data management· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Named Entity-based Question-Answering Pair Generator
Aritra Kumar Lahiri, Qinmin Hu
2022· article· en· Proceedings of the 31st ACM International Conference on Information & Knowledge Management· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Information Extraction
Professor Reda Alhajj, Professor Jon Rokne
2014· book-chapter· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Detecting Latent Signs
2025· book-chapter· en· Cambridge University Press eBooks· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
venueno affnon étiqueté
Domino: SAIC's English Entity-Linking System.
Alan Buabuchachart, Parakh Jain, Ryan O. Murphy, S. M. White, Leora Morgenstern
2012· article· en· Theory and applications of categories· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
fundno affnon étiqueté
Lightweight Latent Reasoning for Narrative Tasks
Alexander Gurung, Nikolay Malkin, Mirella Lapata
2025· preprint· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Beyond term clusters
Ozge Yeloglu, Evangelos Milios, A. Nur Zincir‐Heywood
2013· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
venueno affsans résuménon étiqueté
JHU/APL CONSENSE: The Confidence-Based System Ensembler.
Michael D. Lieberman, Christine Piatko, I-Jeng Wang, Joseph Downs, P. Wilson
2015· article· en· Theory and applications of categories· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations

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