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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.

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Revue
Sujet
Machine Learning and Data Classification
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.

559 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.
559 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 9 sur 12

Les étiquettes couvrent 1 des 559 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 559 des 559 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
O63 Drowning in data, thirsting for knowledge
Jennifer L. Ellis
2023· article· en· Animal - science proceedings· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Two Case Studies
Nathalie Japkowicz, Mohak Shah
2011· other· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Classification algorithms and how to distribute them
Shadi Khalifa, Patrick Martin, Rebecca C. Young
2017· article· en· Computer Science and Software Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Estimated code
Xiang Li, Lulu Song, Qiance Liu, Xin Ouyang, Ting Mao, Haojie Lu +4 autres
2023· dataset· en· Figshare· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
A Quest for AI Knowledge
Joshua Gans
2025· article· en· SSRN Electronic Journal· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Dataset - variable selection
Barbara Vuillaume, Julien H. Richard, Sandra Hamel, Joëlle Taillon, Marco Festa‐Bianchet, Steeve D. Côté
2023· dataset· en· Figshare· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Program
Sreeraman Rajan, Khaled A. Helal Kelany, Clemens P. J. Adolphs, Amirali Baniasadi, Ian Goode, Carlos E. Saavedra
2022· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
aboutno affnon étiqueté
Stenus (Nestus) brivioi Puthz 1972
2012· article· en· Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
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venueno affnon étiqueté
Investigating the Interaction between Data and Algorithms
Daniel Pototzky, Azhar Sultan, Lars Schmidt-Thieme
2022· article· en· Proceedings of the World Congress on Electrical Engineering and Computer Systems and Science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
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affnon étiqueté
Task-Informed Meta-Learning data
Gabriel Tseng
2022· dataset· en· Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
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affnon étiqueté
Countwordserror
Jake Lever
2017· dataset· en· Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Task-Informed Meta-Learning data
Gabriel Tseng
2022· dataset· en· Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Large-Scale Fully-Unsupervised Re-Identification
Gabriel Bertocco, Fernanda Andaló, Terrance E. Boult, Anderson Rocha
2024· article· en· IEEE Transactions on Biometrics Behavior and Identity Science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
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affnon étiqueté
ChaLearn AutoML Challenges
Hugo Jair Escalante, Jorge Madrid, Eduardo A. Morales
2018· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
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