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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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Revue
Sujet
Bayesian Modeling and Causal Inference
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.

961 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.
961 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 8 sur 20

Les étiquettes couvrent 2 des 961 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 961 des 961 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.

afffundsans résuménon étiqueté
Bayesian network inference using marginal trees
Cory J. Butz, Jhonatan S. Oliveira, Anders L. Madsen
2015· article· en· International Journal of Approximate Reasoning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affnon étiqueté
Classification Methods
Aijun An
2009· book-chapter· en· IGI Global eBooks· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affnon étiqueté
PIS: a probabilistic inference system
Keith C. C. Chan, Andrew K. C. Wong
2003· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affnon étiqueté
Does Invariant Risk Minimization Capture Invariance
Pritish Kamath, Akilesh Tangella, Danica J. Sutherland, Nathan Srebro
2021· article· en· International Conference on Artificial Intelligence and Statistics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affsans résuménon étiqueté
Testing Independencies in Bayesian Networks with i-Separation.
Cory J. Butz, André E. dos Santos, Jhonatan de S. Oliveira, Christophe Gonzales
2016· article· en· The Florida AI Research Society· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
Balancing and Elimination of Nuisance Variables
Siamak Noorbaloochi, David Nelson, Masoud Asgharian
2010· article· en· The International Journal of Biostatistics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affaboutnon étiqueté
Assessment of the Tadmus DSS with Work Domain Analysis
Catherine M. Burns, David Bryant, Bruce A. Chalmers
2002· article· en· Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
Does non-correlation imply non-causation?
Eric Neufeld, Sonje Kristtorn
2006· article· en· International Journal of Approximate Reasoning· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
afffundRetractionnon étiqueté
Investigative advising: a job for Bayes
Jared C. Allen
2014· article· en· Crime Science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
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