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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.

Exporter en CSVExporter en JSONRequête API

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.

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Sujet
Efficiency Analysis Using DEA
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.

813 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.
813 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 17

Les étiquettes couvrent 6 des 813 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 813 des 813 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
Additive efficiency decomposition in two-stage DEA
Yao Chen, Wade D. Cook, Ning Li, Joe Zhu
2008· article· en· European Journal of Operational Research· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
684
citations
affsans résuménon étiqueté
DEA models for supply chain efficiency evaluation
Liang Liang, Feng Yang, Wade D. Cook, Joe Zhu
2006· article· en· Annals of Operations Research· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
462
citations
aboutno affnon étiqueté
Department of Obstetrics and Gynecology
2015· article· en· Juntendo Medical Journal· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
367
citations
affsans résuménon étiqueté
Network DEA: Additive efficiency decomposition
Wade D. Cook, Joe Zhu, Gongbing Bi, Feng Yang
2010· article· en· European Journal of Operational Research· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
323
citations
affsans résuménon étiqueté
Deriving the DEA frontier for two-stage processes
Yao Chen, Wade D. Cook, Joe Zhu
2009· article· en· European Journal of Operational Research· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
223
citations
affvenuenon étiqueté
Production Efficiency and the Pricing of Audit Services*
Nicholas Dopuch, Mahendra Gupta, Dan A. Simunic, Michael T. Stein
2003· article· en· Contemporary Accounting Research· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
111
citations
affnon étiqueté
Data Envelopment Analysis with Nonhomogeneous DMUs
Wade D. Cook, Julie Harrison, Raha Imanirad, Paul Rouse, Joe Zhu
2013· article· en· Operations Research· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
109
citations
affsans résuménon étiqueté
Data envelopment analysis and big data
Dariush Khezrimotlagh, Joe Zhu, Wade D. Cook, Mehdi Toloo
2018· article· en· European Journal of Operational Research· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
98
citations
affsans résuménon étiqueté
Measuring Inefficiency Via Potential Improvements
Mette Asmild, Jens Leth Hougaard, Dorte Kronborg, Hans Kurt Kvist
2003· article· en· Journal of Productivity Analysis· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
79
citations
affnon étiqueté
Putting Out The Trash
Adrian T. Moore, James Nolan, Geoffrey Segal
2005· article· en· Urban Affairs Review· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
73
citations
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