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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
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Revue
Sujet
Topic Modeling
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.

2 769 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.
2 769 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 9 sur 56

Les étiquettes couvrent 6 des 2 769 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 2 769 des 2 769 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
Products of Hidden Markov Models.
Andrew D. Brown, Geoffrey E. Hinton
2001· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
33
citations
affnon étiqueté
A Probabilistic Answer Type Model
Christopher Pinchak, Dekang Lin
2006· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
31
citations
affnon étiqueté
Exploiting query logs for cross-lingual query suggestions
Wei Gao, Cheng Niu, Jian‐Yun Nie, Ming Zhou, Kam‐Fai Wong, Hsiao-Wuen Hon
2010· article· en· ACM Transactions on Information Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
31
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Topic and sentiment aware microblog summarization for twitter
Syed Muhammad Ali, Zeinab Noorian, Ebrahim Bagheri, Chen Ding, Feras Al‐Obeidat
2018· article· en· Journal of Intelligent Information Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
31
citations
affsans résuménon étiqueté
Development of a generalizable natural language processing pipeline to extract physician-reported pain from clinical reports: Generated using publicly-available datasets and tested on institutional clinical reports for cancer patients with bone metastases
Hossein Naseri, Kamran Kafi, Sonia Skamene, Marwan Tolba, Mame Daro Faye, Paul Ramia +2 autres
2021· article· en· Journal of Biomedical Informatics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
30
citations
affnon étiqueté
Protein Language Models: Is Scaling Necessary?
Quentin Fournier, Robert M. Vernon, Almer M. van der Sloot, B.M. Schulz, Sarath Chandar, Christopher J. Langmead
2024· preprint· en· bioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
30
citations
fundno affnon étiqueté
Lightweight transformers for clinical natural language processing
Omid Rohanian, Mohammadmahdi Nouriborji, Hannah Jauncey, Samaneh Kouchaki, Farhad Nooralahzadeh, Lei Clifton +2 autres
2024· article· en· Natural Language Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
30
citations
affnon étiqueté
Extrinsic summarization evaluation
Gabriel Murray, Thomas Kleinbauer, Peter Poller, Tilman Becker, Steve Renals, Jonathan Kilgour
2009· article· en· ACM Transactions on Speech and Language Processing· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
30
citations
affsans résuménon étiqueté
Towards Automatic Topical Question Generation
Yllias Chali, Sadid A. Hasan
2012· article· en· International Conference on Computational Linguistics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
29
citations
affnon étiqueté
Learning to Transfer Prompts for Text Generation
Junyi Li, Tianyi Tang, Jian‐Yun Nie, Ji-Rong Wen
2022· article· en· Proceedings of the 2022 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
28
citations

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