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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
Music and Audio Processing
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.

1 031 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.
1 031 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 8 sur 21

Les étiquettes couvrent 2 des 1 031 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 1 031 des 1 031 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

aboutno affnon étiqueté
A cluster analysis of harmony in the McGill Billboard dataset
Kris Shaffer, Esther Vasiete, Brandon Jacquez, Aaron Davis, Diego Escalante, Calvin Hicks +3 autres
2020· article· en· Empirical Musicology Review· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
Computer-Generated Music for Tabletop Role-Playing Games
Lucas N. Ferreira, Levi H. S. Lelis, Jim Whitehead
2020· preprint· en· Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+scholarly_communicationconsensus · aucune
6
citations
affnon étiqueté
Dimensional Music Emotion Recognition by Machine Learning
Junjie Bai, Lixiao Feng, Jun Peng, Jinliang Shi, Kan Luo, Zuojin Li +2 autres
2016· article· en· International Journal of Cognitive Informatics and Natural Intelligence· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
afffundnon étiqueté
Neon.Js: Neume Editor Online.
Gregory Burlet, Alastair Porter, Andrew Hankinson, Ichiro Fujinaga
2012· article· en· Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · sts+insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
6
citations
affnon étiqueté
On Local Keys, Modulations, and Tonicizations
Néstor Nápoles López, Laurent Feisthauer, Florence Levé, Ichiro Fujinaga
2020· article· en· HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affnon étiqueté
CLAR: Contrastive Learning of Auditory Representations
Haider Al-Tahan, Yalda Mohsenzadeh
2021· article· en· International Conference on Artificial Intelligence and Statistics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affnon étiqueté
Cognitive Coding Of Speech
Reza Lotfidereshgi, Philippe Gournay
2022· article· en· ICASSP 2022 - 2022 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+insufficient_payloadconsensus · aucune
5
citations
affgemma · bibliometricsgpt · scholarly_communicationmodèles en désaccord
Exploring the Music Library Association Mailing List: A Text Mining Approach
Xiao Hu, Kahyun Choi, Yun Hao, Sally Jo Cunningham, Jin Ha Lee, Audrey Laplante +2 autres
2017· article· en· Research Commons (University of Waikato)· Computer Science
prédiction distillée:candidate · stsconsensus · aucune
5
citations
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