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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
Digital and Cyber Forensics
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.

257 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.
257 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 6

Les étiquettes couvrent 1 des 257 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 257 des 257 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.

affgemma · metaresearch+research_integritygpt · research_integritymodèles en désaccord
A call for research to address the threat of paper mills
Jennifer A. Byrne, Anna Abalkina, Olufolake Akinduro-Aje, Jana Christopher, Sarah Elaine Eaton, Nitin Joshi +3 autres
2024· article· en· PLoS Biology· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearch+research_integrityconsensus · aucune
36
citations
affsans résuménon étiqueté
A Review and Comparative Study of Digital Forensic Investigation Models
Kwaku Kyei, Pavol Zavarsky, Dale Lindskog, Ron Ruhl
2013· review· en· Lecture notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
27
citations
affnon étiqueté
Android digital forensics
Nathan Scrivens, Xiaodong Lin
2017· article· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
21
citations
affsans résuménon étiqueté
Privacy of Web Browsers: A Challenge in Digital Forensics
Ahmed Adnan, Abdul Rehman Javed, Zunera Jalil, Gautam Srivastava, Thippa Reddy Gadekallu
2022· book-chapter· en· Lecture notes in electrical engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
16
citations
fundno affnon étiqueté
IoT Forensics: Current Perspectives and Future Directions
Abdulghani Ali Ahmed, Khalid Farhan, Waheb A. Jabbar, Abdulaleem Al-Othmani, A Abdul-Rahman
2024· article· en· Sensors· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
15
citations
affsans résuménon étiqueté
Forensic analysis of logs: Modeling and verification
Mohamed Saleh, Ali Reza Arasteh, Assaad Sakha, Mourad Debbabi
2007· article· en· Knowledge-Based Systems· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
13
citations
affsans résuménon étiqueté
Preventing Data Leak through Semantic Analysis
Hanan Alhindi, Issa Traoré, Isaac Woungang
2019· article· en· Internet of Things· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
affsans résuménon étiqueté
Going for the throat
Talitha Nabbali, Mark Perry
2004· article· en· Computer Law & Security Report· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations
affsans résuménon étiqueté
Reasoning About a Simulated Printer Case Investigation with Forensic Lucid
Serguei A. Mokhov, Joey Paquet, Mourad Debbabi
2012· book-chapter· en· Lecture notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
8
citations
affsans résuménon étiqueté
SQLite Forensic Analysis Based on WAL
Yao Liu, Ming Xu, Jian Xu, Ning Zheng, Xiaodong Lin
2017· book-chapter· en· Lecture notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affsans résuménon étiqueté
Educating for trust
Luciana Duranti, Corinne Rogers
2011· article· en· Archives and Museum Informatics· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations

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