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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
Machine Learning in Materials Science
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.

1 108 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.
1 108 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 9 sur 23

Les étiquettes couvrent 4 des 1 108 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 1 108 des 1 108 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
Prose 3: Early Ischemia Detection Using Digitized ST Values
Bilal Haider, Homer Yang, Hassan Koroshi Talab, Alan Chaput, Terrence D. Ruddy, James M. Watters +3 autres
2011· article· en· CMBES Proceedings· Materials Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
8
citations
affsans résuménon étiqueté
Inverse Problems
2019· article· en· Foundations of Science· Materials Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affnon étiqueté
Starrydata: from published plots to shared materials data
Yukari Katsura, Masaya Kumagai, Tomoya Mato, Yu Takada, Yuki Ando, Erina Fujita +10 autres
2025· article· en· Science and Technology of Advanced Materials Methods· Materials Science
prédiction machine:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · aucune
7
citations
affnon étiqueté
FAENet: Frame Averaging Equivariant GNN for Materials Modeling
Alexandre Duval, Victor Schmidt, Santiago Miret, Fragkiskos D. Malliaros, Yoshua Bengio, David Rolnick
2023· preprint· en· arXiv (Cornell University)· Materials Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affsans résuménon étiqueté
Experimentalists and theorists need to talk
Aaron W. Peters, Ashlee J. Howarth, Omar K. Farha
2017· article· en· Nature· Materials Science
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
7
citations
afffundnon étiqueté
Body-Ordered Approximations of Atomic Properties
Jack Thomas, Huajie Chen, Christoph Ortner
2022· article· en· Archive for Rational Mechanics and Analysis· Materials Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations
afffundnon étiqueté
Closed-Loop Transfer Enables AI to Yield Chemical Knowledge
Nicholas H. Angello, David Friday, Changhyun Hwang, Seungjoo Yi, Austin Cheng, Tiara Torres-Flores +7 autres
2023· preprint· en· ChemRxiv· Materials Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
6
citations

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