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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
Data Stream Mining Techniques
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.

322 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.
322 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 7

Les étiquettes couvrent 0 des 322 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 322 des 322 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
StreamKM++
Marcel R. Ackermann, Marcus Märtens, Christoph Raupach, Kamil Swierkot, Christiane Lammersen, Christian Sohler
2012· article· en· ACM Journal of Experimental Algorithmics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
295
citations
affnon étiqueté
On Distributed Fuzzy Decision Trees for Big Data
Armando Segatori, Francesco Marcelloni, Witold Pedrycz
2017· article· en· IEEE Transactions on Fuzzy Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
145
citations
affsans résuménon étiqueté
Adapting dynamic classifier selection for concept drift
Paulo Ricardo Lisboa de Almeida, Luiz S. Oliveira, Alceu S. Britto, Robert Sabourin
2018· article· en· Expert Systems with Applications· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
84
citations
affnon étiqueté
Cardinality estimation using neural networks
Henry Liu, Mingbin Xu, Ziting Yu, Vincent Corvinelli, Calisto Zuzarte
2015· article· en· Computer Science and Software Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
57
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
Clustering Text Data Streams
Yubao Liu, Jiarong Cai, Jian Yin, Ada Wai-Chee Fu
2008· article· en· Journal of Computer Science and Technology· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
57
citations
affnon étiqueté
Streaming Random Forests
Hanady M. Abdulsalam, David B. Skillicorn, Patrick Martin
2007· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
40
citations
affnon étiqueté
Consistency of Online Random Forests
Misha Denil, David S. Matheson
2013· article· en· arXiv (Cornell University)· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
37
citations
affnon étiqueté
Users, Programmers, and Statistical Software
John M. Chambers
2000· article· en· Journal of Computational and Graphical Statistics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
26
citations
affnon étiqueté
Launch and Iterate: Reducing Prediction Churn
Mahdi Milani Fard, Quentin Cormier, Kevin Robert Canini, Maya R. Gupta
2016· article· en· Neural Information Processing Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
23
citations

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