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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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Domaine
Revue
Sujet
Ethics and Social Impacts of AI
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.

1 449 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.
1 449 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 29

Les étiquettes couvrent 12 des 1 449 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 1 449 des 1 449 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affsans résuménon étiqueté
Machine behaviour
Iyad Rahwan, Manuel Cebrián, Nick Obradovich, Josh Bongard, Jean‐François Bonnefon, Cynthia Breazeal +17 autres
2019· review· en· Nature· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · research_integrityconsensus · research_integrity
1 165
citations
affnon étiqueté
Learning Fair Representations
Rich Zemel, Yu Wu, Kevin Swersky, Toni Pitassi, Cynthia Dwork
2013· article· en· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
1 001
citations
affnon étiqueté
Actionable Auditing
Inioluwa Deborah Raji, Joy Buolamwini
2019· article· en· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
586
citations
affnon étiqueté
Six Human-Centered Artificial Intelligence Grand Challenges
Özlem Özmen Garibay, Brent Winslow, Salvatore Andolina, Margherita Antona, Anja Bodenschatz, Constantinos K. Coursaris +19 autres
2023· article· en· International Journal of Human-Computer Interaction· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
451
citations
fundno affnon étiqueté
Human-Centered Artificial Intelligence: Three Fresh Ideas
Ben Shneiderman
2020· article· en· AIS Transactions on Human-Computer Interaction· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+sts+insufficient_payloadconsensus · aucune
382
citations
affsans résuménon étiqueté
Artificial Intelligence Regulation: a framework for governance
Patricia Gomes Rêgo de Almeida, Carlos Denner dos Santos, Josivânia Silva Farias
2021· article· en· Ethics and Information Technology· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · metaresearchconsensus · aucune
332
citations
affnon étiqueté
Managing extreme AI risks amid rapid progress
Yoshua Bengio, Geoffrey E. Hinton, Andrew Chi-Chih Yao, Dawn Song, Pieter Abbeel, Trevor Darrell +19 autres
2024· article· en· Science· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · sts+scholarly_communicationconsensus · sts
266
citations
fundno affnon étiqueté
Algorithmic bias: Senses, sources, solutions
Sina Fazelpour, David Danks
2021· article· en· Philosophy Compass· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · stsconsensus · aucune
253
citations
affsans résuménon étiqueté
Governing AI safety through independent audits
Gregory Falco, Ben Shneiderman, Julia Badger, Ryan Carrier, Anton Dahbura, David Danks +14 autres
2021· article· en· Nature Machine Intelligence· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · research_integrity+insufficient_payloadconsensus · aucune
221
citations
affnon étiqueté
Building Ethics into Artificial Intelligence
Han Yu, Zhiqi Shen, Chunyan Miao, Cyril Leung, Victor Lesser, Qiang Yang
2018· article· en· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · stsconsensus · aucune
195
citations
affnon étiqueté
The Politics of Measurement and Action
Kathleen H. Pine, Max Liboiron
2015· article· en· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
195
citations
affnon étiqueté
The Variational Fair Autoencoder
Christos Louizos, Kevin Swersky, Yujia Li, Max Welling, Richard S. Zemel
2015· preprint· en· UvA-DARE (University of Amsterdam)· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · stsconsensus · aucune
187
citations
venueno affnon étiqueté
When Is a Robot a Moral Agent?
John P Sullins lll
2006· article· en· The International Review of Information Ethics· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
186
citations
venueno affnon étiqueté
What Should We Want From a Robot Ethic?
Peter Asaro
2006· article· en· The International Review of Information Ethics· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
160
citations
affnon étiqueté
AI Technologies, Privacy, and Security
David Elliott, Eldon Soifer
2022· article· en· Frontiers in Artificial Intelligence· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
158
citations
affnon étiqueté
Fairness and Explanation in AI-Informed Decision Making
Alessa Angerschmid, Jianlong Zhou, Kevin Theuermann, Fang Chen, Andreas Holzinger
2022· article· en· Machine Learning and Knowledge Extraction· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · stsconsensus · aucune
148
citations
fundno affnon étiqueté
Interventional Fairness
Babak Salimi, Luke Rodriguez, Bill Howe, Dan Suciu
2019· article· en· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
144
citations
affsans résuménon étiqueté
Measuring algorithmically infused societies
Claudia Wagner, Markus Strohmaier, Alexandra Olteanu, Emre Kıcıman, Noshir Contractor, Tina Eliassi‐Rad
2021· article· en· Nature· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · research_integrityconsensus · aucune
134
citations
affnon étiqueté
Fairness in Information Access Systems
Michael D. Ekstrand, Anubrata Das, Robin Burke, Fernando Díaz
2022· article· en· Foundations and Trends® in Information Retrieval· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
118
citations
afffundnon étiqueté
Studying Up Machine Learning Data
Milagros Miceli, Julian Posada, Tianling Yang
2022· article· en· Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · stsconsensus · aucune
113
citations
affnon étiqueté
Harms from Increasingly Agentic Algorithmic Systems
Alan Chan, Rebecca Salganik, Alva Markelius, Chris Pang, Nitarshan Rajkumar, Dmitrii Krasheninnikov +16 autres
2023· article· en· Social Sciences
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
104
citations

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