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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
Smart Agriculture and 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.

930 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.
930 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 6 sur 19

Les étiquettes couvrent 1 des 930 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 930 des 930 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
Plant Disease Detection and Diagnosis using Deep Learning
R.Senthil Kumar R, Amarjeeth Singh, Hema Jaisree S V, D Aishwarya, J S Jayasree
2022· article· en· 2022 International Conference for Advancement in Technology (ICONAT)· Agricultural and Biological Sciences
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
10
citations
affnon étiqueté
Intelligent Automation with Applications to Agriculture
Dong Ren, Simon X. Yang
2016· article· en· Intelligent Automation & Soft Computing· Agricultural and Biological Sciences
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
9
citations
affnon étiqueté
Barley Variety Identification by iPhone Images and Deep Learning
Yaying Shi, Yash Patel, Behrouz Rostami, Huawei Chen, Lushen Wu, Zeyun Yu +1 autres
2021· article· en· Journal of the American Society of Brewing Chemists· Agricultural and Biological Sciences
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
affnon étiqueté
The Global Wheat Full Semantic Organ Segmentation (GWFSS) dataset
Zijian Wang, Radek Zenkl, Latifa Greche, Benoît de Solan, Lucas Bernigaud Samatan, Safaa Ouahid +30 autres
2025· article· en· Plant Phenomics· Agricultural and Biological Sciences
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
affnon étiqueté
A Knowledge-Enhanced Object Detection for Sustainable Agriculture
Ahmed Nabil Belbachir, Tomasz Michalak, Asma Belhadi, Gautam Srivastava
2024· article· en· IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing· Agricultural and Biological Sciences
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
8
citations

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