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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.

Exporter en CSVExporter en JSONRequête API

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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Domaine
Revue
Sujet
Cybercrime and Law Enforcement Studies
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.

473 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.
473 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 7 sur 10

Les étiquettes couvrent 1 des 473 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 473 des 473 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.

affsans résuménon étiqueté
Telecommunications Fraud
Reda Alhajj, Jon Rokne
2018· book-chapter· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affaboutnon étiqueté
A New Approach to Data Security Breaches
Gideon Christian
2010· article· en· eYLS (Yale Law School)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
venueno affnon étiqueté
Predictors of Digital Fraud: Evidence from Thailand
Tanpat Kraiwanit, Pongsakorn Limna, Rattaphong Sonsuphap, Veraphong Chutipat
2025· article· en· Journal of risk and financial management· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
venueaboutno affnon étiqueté
Disruptive Information in Canada
Ahmed Al-Rawi
2025· article· en· The Journal of Intelligence Conflict and Warfare· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
venueno affsans résuménon étiqueté
10.1016/s1541-9800(09)70294-7
2000· article· en· Time to knit· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Crime in Online Communities
Reda Alhajj, Jon Rokne
2014· book-chapter· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Cyber Laws and Cybercafés
Yemisi Dina
2008· book-chapter· en· IGI Global eBooks· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
venueno affnon étiqueté
Computer Crime
Umar Aliyu
2018· article· en· Intellectual Archive· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
aboutno affnon étiqueté
Le trafic de stupéfiants : marché traditionnel canadien versus darknet
Caroline Mireault, Vincent Ouellette, David Décary-Hêtu, Frank Crispino, Pierre Esseiva, Julian Broséus
2018· book-chapter· fr· Les Presses de l'Université de Montréal eBooks· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
aboutno affnon étiqueté
Les liens faibles du crime en ligne
Benoît Dupont
2016· article· fr· Cairn.info· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
aboutno affnon étiqueté
Secrets and lies
Nathan Mayfield, Tracey Robertson
2014· article· en· Television· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
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