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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
Data & Knowledge Engineering
Sujet
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.

41 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20012025
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.
41 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 1

Les étiquettes couvrent 1 des 41 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 41 des 41 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
Privacy-preserving data publishing for cluster analysis
Benjamin C. M. Fung, Ke Wang, Lingyu Wang, Patrick C. K. Hung
2008· article· en· Data & Knowledge Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
71
citations
affsans résuménon étiqueté
Effective text classification using BERT, MTM LSTM, and DT
Saman Jamshidi, Mahin Mohammadi, Saeed Bagheri, Hamid Esmaeili Najafabadi, Alireza Rezvanian, Mehdi Gheisari +3 autres
2024· article· en· Data & Knowledge Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
56
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Privacy-preserving trajectory stream publishing
Khalil Al-Hussaeni, Benjamin C. M. Fung, William K. Cheung
2014· article· en· Data & Knowledge Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
46
citations
fundno affsans résuménon étiqueté
Data privacy protection in multi-party clustering
Weijia Yang, Shangteng Huang
2008· article· en· Data & Knowledge Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
15
citations
affsans résuménon étiqueté
Diamond dicing
Hazel Webb, Daniel Lemire, Owen Kaser
2013· article· en· Data & Knowledge Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
3
citations
affsans résuménon étiqueté
Corrigendum to “Domain knowledge in artificial intelligence: Using conceptual modeling to increase machine learning accuracy and explainability” [Knowledge and Data Engineering Volume 160, November 2025, 102482]
Veda C. Storey, Jeffrey Parsons, Arturo Castellanos Bueso, Monica Chiarini Tremblay, Roman Lukyanenko, Alfred Castillo +1 autres
2025· erratum· en· Data & Knowledge Engineering· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Mining Keys for Graphs
Morteza Alipourlangouri, Fei Chiang
2023· article· en· Data & Knowledge Engineering· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Preface
Aditya Ghose, Jennifer Horkoff, Vítor E. Silva Souza, Jeff Parsons, Jöerg Evermann
2023· article· en· Data & Knowledge Engineering
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations

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