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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
Sujet
Ethics and Social Impacts of AI
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.

1 449 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.
1 449 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 6 sur 29

Les étiquettes couvrent 12 des 1 449 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 1 449 des 1 449 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affsans résuménon étiqueté
The case for virtuous robots
Martin Gibert
2022· article· en· AI and Ethics· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · stsconsensus · aucune
15
citations
afffundnon étiqueté
Prediction as extraction of discretion
Sun‐ha Hong
2023· article· en· Big Data & Society· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
14
citations
affnon étiqueté
Histories of artificial intelligence: a genealogy of power
Syed Mustafa Ali, Stephanie Dick, Sarah Dillon, Matthew L. Jones, Jonnie Penn, Richard Staley
2023· article· en· BJHS Themes· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
14
citations
affsans résuménon étiqueté
Legal Priorities Research: A Research Agenda
Christoph Winter, Jonas Schuett, Eric Martínez, Suzanne Van Arsdale, Renan Araújo, Nick Hollman +4 autres
2021· article· en· SSRN Electronic Journal· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · metaresearch+sts+scholarly_communication+research_integrityconsensus · metaresearch
13
citations
affnon étiqueté
“It would be pretty immoral to choose a random algorithm”
Helena Webb, Menisha Patel, Michael Rovatsos, Alan Davoust, Sofia Ceppi, Ansgar Koene +4 autres
2019· article· en· Journal of Information Communication and Ethics in Society· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · research_integrityconsensus · aucune
13
citations
affnon étiqueté
Algorithmic Harms and Algorithmic Wrongs
Nathalie Diberardino, Clair Baleshta, Luke Stark
2024· article· en· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
13
citations
venueno affnon étiqueté
Strategic Games and Algorithmic Secrecy
Ignacio Cofone, Katherine J. Strandburg
2020· article· en· McGill Law Journal· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · stsconsensus · aucune
13
citations
afffundgemma · stsgpt · stsmodèles en désaccord
Who are the publics engaging in AI?
Renée Sieber, Ana Brandusescu, Abigail Adu-Daako, Suthee Sangiambut
2024· review· en· Public Understanding of Science· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · sts+scholarly_communicationconsensus · sts
13
citations
affnon étiqueté
A posthumanist approach to AI literacy
Zhaozhe Wang, Chaoran Wang
2025· article· en· Computers & composition/Computers and composition· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+sts+scholarly_communicationconsensus · aucune
13
citations
affnon étiqueté
Subjectivity and information ethics1
Bernd Frohmann
2007· article· en· Journal of the American Society for Information Science and Technology· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · stsconsensus · sts
12
citations
affsans résuménon étiqueté
The EU AI Liability Directive: shifting the burden from proof to evidence
Marta Ziosi, Jakob Mökander, Claudio Novelli, Federico Casolari, Mariarosaria Taddeo, Luciano Floridi
2023· article· en· SSRN Electronic Journal· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · metaresearch+sts+research_integrityconsensus · aucune
12
citations
affnon étiqueté
AI and Disaster Risk: A Practitioner Perspective
Aparna Moitra, Dennis Wagenaar, Manveer Kalirai, Syed Ishtiaque Ahmed, Robert Soden
2022· article· en· Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · stsconsensus · aucune
12
citations
venueno affnon étiqueté
Human Where?
Marc A. Anderson, Karën Fort
2022· article· en· The International Review of Information Ethics· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
11
citations
fundno affnon étiqueté
Seeking Ethical use of AI Algorithms: Challenges and Mitigations
Monideepa Tarafdar, Mike Horia Teodorescu, Hüseyi̇n Tanriverdi̇, Lionel Robert, Lily Morse
2020· article· en· Deep Blue (University of Michigan)· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
11
citations
affnon étiqueté
Fairness guarantee in multi-class classification
Christophe Denis, Romuald Élie, Mohamed Hebiri, François Hu
2021· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
11
citations
affnon étiqueté
Data science meets law
Shlomi Hod, Karni Chagal-Feferkorn, Niva Elkin-Koren, Avigdor Gal
2022· article· en· Communications of the ACM· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · metaresearch+sts+open_scienceconsensus · sts+open_science
11
citations
affvenuenon étiqueté
Machine Learning and the Future of Realism
Giles Hooker, Cliff Hooker
2018· article· en· Spontaneous Generations A Journal for the History and Philosophy of Science· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · stsconsensus · sts
11
citations

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