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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
Software Reliability and Analysis Research
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.

333 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.
333 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 6 sur 7

Les étiquettes couvrent 0 des 333 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 333 des 333 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
Scenario Based Analysis Procedure Guide V4.
James A. Blankenship
2020· paratext· en· OSTI OAI (U.S. Department of Energy Office of Scientific and Technical Information)· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Perspectives on AI-ML Safety Assurance
Emmanuel Ledinot, Philippe Quéré, Philippe Baufreton, Jean Gassino, Franck Serratrice, Hugues Bonnin +4 autres
2024· article· en· HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Collision Efficiency
Keith J. Laidler
2016· dataset· en· IUPAC Standards Online· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
MSP_F_100_NFL_4_3.xlsx
Mohamed Ossama Hassan, Antoine Saucier, Soumaya Yacout, François Soumis
2020· dataset· en· Harvard Dataverse· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Reliability and Quality Assurance of M&S
Tuncer Ören, Valdemar Vicente Graciano Neto, Paul K Davis, Bernard P. Zeigler
2023· book-chapter· en· Simulation foundations, methods and applications· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
aboutno affnon étiqueté
Software, hardware short takes
Neil McNaughton
2019· article· en· Oil IT Journal.· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
MSP_F_20_NFL_4_40.xlsx
Mohamed Ossama Hassan, Antoine Saucier, Soumaya Yacout, François Soumis
2020· dataset· en· Harvard Dataverse· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
affnon étiqueté
MSP_F_100_NFL_4_1.xlsx
Mohamed Ossama Hassan, Antoine Saucier, Soumaya Yacout, François Soumis
2020· dataset· en· Harvard Dataverse· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
affnon étiqueté
MSP_F_100_NFL_4_17.xlsx
Mohamed Ossama Hassan, Antoine Saucier, Soumaya Yacout, François Soumis
2020· dataset· en· Harvard Dataverse· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
affnon étiqueté
MSP_F_100_NFL_4_12.xlsx
Mohamed Ossama Hassan, Antoine Saucier, Soumaya Yacout, François Soumis
2020· dataset· en· Harvard Dataverse· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
affnon étiqueté
MSP_F_100_NFL_4_48.xlsx
Mohamed Ossama Hassan, Antoine Saucier, Soumaya Yacout, François Soumis
2020· dataset· en· Harvard Dataverse· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
affnon étiqueté
Forward Collision Warning Timing in Near Term Applications
Guy S. Nusholtz, Timothy P. Hsu, Manuel A. Gracián, Jesús A. Prado, Rebeca Cedeño, Nadia M. Santillán +1 autres
2013· article· en· SAE International Journal of Transportation Safety· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
MSP_F_20_NFL_4_10.xlsx
Mohamed Ossama Hassan, Antoine Saucier, Soumaya Yacout, François Soumis
2020· dataset· en· Harvard Dataverse· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
affnon étiqueté
MSP_F_100_NFL_4_46.xlsx
Mohamed Ossama Hassan, Antoine Saucier, Soumaya Yacout, François Soumis
2020· dataset· pt· Harvard Dataverse· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
aboutno affnon étiqueté
Preface
Ofer Strichman, Armin Biere
2003· article· en· Electronic Notes in Theoretical Computer Science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
MSP_F_100_NFL_4_40.xlsx
Mohamed Ossama Hassan, Antoine Saucier, Soumaya Yacout, François Soumis
2020· dataset· en· Harvard Dataverse· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
affvenuenon étiqueté
Problems With COTS Software: A Case Study
Jamshid Beheshti, John Dupuis
2013· article· en· Proceedings of the Annual Conference of CAIS / Actes du congrès annuel de l ACSI· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
MSP_F_100_NFL_4_5.xlsx
Mohamed Ossama Hassan, Antoine Saucier, Soumaya Yacout, François Soumis
2020· dataset· en· Harvard Dataverse· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
Availability, Reliability and Security
2025· book· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
MSP_F_20_NFL_4_16.xlsx
Mohamed Ossama Hassan, Antoine Saucier, Soumaya Yacout, François Soumis
2020· dataset· pt· Harvard Dataverse· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
affnon étiqueté
MSP_F_100_NFL_4_16.xlsx
Mohamed Ossama Hassan, Antoine Saucier, Soumaya Yacout, François Soumis
2020· dataset· pt· Harvard Dataverse· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
affnon étiqueté
MSP_F_100_NFL_4_23.xlsx
Mohamed Ossama Hassan, Antoine Saucier, Soumaya Yacout, François Soumis
2020· dataset· en· Harvard Dataverse· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
affnon étiqueté
MSP_F_100_NFL_4_39.xlsx
Mohamed Ossama Hassan, Antoine Saucier, Soumaya Yacout, François Soumis
2020· dataset· tl· Harvard Dataverse· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
affnon étiqueté
MSP_F_100_NFL_4_11.xlsx
Mohamed Ossama Hassan, Antoine Saucier, Soumaya Yacout, François Soumis
2020· dataset· en· Harvard Dataverse· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
affnon étiqueté
MSP_F_50_NFL_4_12.xlsx
Mohamed Ossama Hassan, Antoine Saucier, Soumaya Yacout, François Soumis
2020· dataset· en· Harvard Dataverse· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
affnon étiqueté
MSP_F_100_NFL_4_32.xlsx
Mohamed Ossama Hassan, Antoine Saucier, Soumaya Yacout, François Soumis
2020· dataset· en· Harvard Dataverse· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations

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