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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
Scientific Computing and Data Management
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.

2 034 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.
2 034 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 8 sur 41

Les étiquettes couvrent 13 des 2 034 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 2 034 des 2 034 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
Expectation Maximization
Peyman Setoodeh, Saeid Habibi, S. Haykin
2022· other· en· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
affsans résuménon étiqueté
Computational Science and Its Applications - ICCSA 2006
Marina L. Gavrilova, David Taniar, Youngsong Mun, Antonio Laganà, Vipin Kumar, Osvaldo Gervasi +1 autres
2006· book· en· Lecture notes in computer science· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affsans résuménon étiqueté
Transactions on Computational Science XXVII
Marina L. Gavrilova, C.J. Kenneth Tan
2016· book· en· Lecture notes in computer science· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affsans résuménon étiqueté
Compiler Provenance Attribution
Saed Alrabaee, Mourad Debbabi, Paria Shirani, Lingyu Wang, Amr Youssef, Ashkan Rahimian +4 autres
2020· book-chapter· en· Advances in information security· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affnon étiqueté
(Re)Use of Research Results (Is Rampant)
María Teresa Baldassarre, Neil Ernst, Ben Hermann, Tim Menzies, Rahul Yedida
2023· article· en· Communications of the ACM· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · metaresearch
5
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
Computational science for a better future
Sergey V. Kovalchuk, Valeria V. Krzhizhanovskaya, Maciej Paszyński, Dieter Kranzlmüller, Jack Dongarra, P.M.A. Sloot
2022· article· en· Journal of Computational Science· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
afffundnon étiqueté
OpenMS WebApps: Building User-Friendly Solutions for MS Analysis
Tom David Müller, Arslan Siraj, Axel Walter, Jihyung Kim, Samuel Wein, Johannes von Kleist +7 autres
2025· article· en· Journal of Proteome Research· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
fundno affnon étiqueté
ClimateSet: A Large-Scale Climate Model Dataset for Machine Learning
Julia Kaltenborn, Charlotte Emilie Elektra Lange, Venkatesh Ramesh, Philippe Brouillard, Yaniv Gurwicz, Chandni Nagda +3 autres
2023· preprint· en· elib (German Aerospace Center)· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affnon étiqueté
MavSec: A safer version of MavLink
Chongju Mai, Anwar Haque
2024· article· en· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affnon étiqueté
Foundations of Fine-Grained Explainability
Sylvain Hallé, Hugo Tremblay
2021· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
venueno affsans résuménon étiqueté
CMU-LTI at KBP 2016 Event Nugget Track.
Zhengzhong Liu, Jun Araki, Teruko Mitamura, Eduard Hovy
2016· article· en· Theory and applications of categories· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
5
citations
afffundnon étiqueté
bioSyntax: syntax highlighting for computational biology
Artem Babaian, Anicet Ebou, Alyssa Fegen, Jeffrey Kam, Gherman Novakovsky, Jasper Wong +2 autres
2018· article· en· BMC Bioinformatics· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations

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