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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
Bayesian Methods and Mixture Models
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.

1 238 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.
1 238 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 9 sur 25

Les étiquettes couvrent 4 des 1 238 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 1 238 des 1 238 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
Nonlinear Models Over Normalized Data
Zhaoyue Cheng, Nick Koudas
2019· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
affsans résuménon étiqueté
Joint Distribution of Rises and Falls
James C. Fu, Wendy Lou
2000· article· en· Annals of the Institute of Statistical Mathematics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
venueno affnon étiqueté
Optimal sampling for repeated binary measurements
Fernando A. Quintana, Peter Müller
2004· article· en· Canadian Journal of Statistics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
affnon étiqueté
Continuous Correlated Beta Processes
Robby Goetschalckx, Pascal Poupart, Jesse Hoey
2012· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
venueno affnon étiqueté
Testing for two states in a hidden Markov model
Jörn Dannemann, Hajo Holzmann
2008· article· en· Canadian Journal of Statistics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
8
citations
affnon étiqueté
Mixtures of 'Unrestricted' Skew-t Factor Analyzers
Paula Murray, Ryan P. Browne, Paul D. McNicholas
2013· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
8
citations
affnon étiqueté
TESTING FOR HOMOGENEITY IN MIXTURE MODELS
Jiaying Gu, Roger Koenker, Stanislav Volgushev
2017· article· en· Econometric Theory· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
8
citations
affnon étiqueté
Comment: Minimalist $g$-Modeling
Roger Koenker, Jiaying Gu
2019· article· en· Statistical Science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
8
citations
affnon étiqueté
Switching nonparametric regression models
Camila P. E. de Souza, Nancy Heckman
2014· article· en· Journal of nonparametric statistics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
8
citations

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