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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
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Revue
Sujet
AI in Service Interactions
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.

638 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.
638 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 13

Les étiquettes couvrent 0 des 638 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 638 des 638 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
What Makes a Good Conversation?
Leigh Clark, Nadia Pantidi, Orla Cooney, Philip R. Doyle, Diego Garaialde, Justin Edwards +6 autres
2019· preprint· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
443
citations
affnon étiqueté
AI-powered marketing: What, where, and how?
Abdul R. Ashraf, Waqar Nadeem
2024· article· en· International Journal of Information Management· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
386
citations
affnon étiqueté
The State of Speech in HCI: Trends, Themes and Challenges
Leigh Clark, Philip R. Doyle, Diego Garaialde, Emer Gilmartin, Stephan Schlögl, Jens Edlund +5 autres
2019· article· en· Interacting with Computers· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearch+bibliometricsconsensus · aucune
189
citations
affnon étiqueté
Software Bots
Carlene Lebeuf, Margaret‐Anne Storey, Alexey Zagalsky
2017· article· en· IEEE Software· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
158
citations
affnon étiqueté
Challenges in Chatbot Development
Ahmad Abdellatif, Diego Elias Costa, Khaled Badran, Rabe Abdalkareem, Emad Shihab
2020· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
120
citations
affnon étiqueté
The dark side of artificial intelligence in services
Daniel Belanche, Russell W. Belk, Luis V. Casaló, Carlos Flavián
2024· article· en· Service Industries Journal· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
109
citations
affnon étiqueté
Collaborating with technology-based autonomous agents
Isabella Seeber, Lena Waizenegger, Stefan Seidel, Stefan Morana, Izak Benbasat, Paul Benjamin Lowry
2020· article· en· Internet Research· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
100
citations
affnon étiqueté
The real risks of artificial intelligence
David Lorge Parnas
2017· article· en· Communications of the ACM· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
66
citations
affnon étiqueté
SAGA: Collaborative Storytelling with GPT-3
Hanieh Shakeri, Carman Neustaedter, Steve DiPaola
2021· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
66
citations

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