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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
Harvard Dataverse
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.

8 849 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.
8 849 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 177

Les étiquettes couvrent 31 des 8 849 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 8 849 des 8 849 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.

affaboutnon étiqueté
2019 Canadian Election Study (CES) - Online Survey
Laura B. Stephenson, Allison Harell, Daniel Rubenson, Peter John Loewen
2020· dataset· en· Harvard Dataverse· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
40
citations
affnon étiqueté
ICEWS Event Aggregations
Jennifer Lautenschlager, Steve Shellman, Michael D. Ward
2015· dataset· en· Harvard Dataverse· Engineering
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
38
citations
affaboutnon étiqueté
2021 Canadian Election Study (CES)
Laura B. Stephenson, Allison Harell, Daniel Rubenson
2022· dataset· en· Harvard Dataverse· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
26
citations
afffundnon étiqueté
Perceptions of Electoral Integrity, (PEI-8.0)
Holly Ann Garnett, Toby S. James, Madison MacGregor
2022· dataset· en· Harvard Dataverse· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
21
citations
affnon étiqueté
Online Shopping Store - Web Server Logs
Farzin Zaker
2018· dataset· en· Harvard Dataverse· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
17
citations
affnon étiqueté
2021 Democracy Checkup
Allison Harell, Laura B. Stephenson, Daniel Rubenson, Peter John Loewen
2022· dataset· en· Harvard Dataverse· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affaboutnon étiqueté
2019 Canadian Election Study (CES) - Phone Survey
Laura B. Stephenson, Allison Harell, Daniel Rubenson, Peter John Loewen
2020· dataset· en· Harvard Dataverse· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
afffundnon étiqueté
PROSPERED Dataset: Maternity leave policy
Arijit Nandi, Ilona Vincent, Efe Atabay
2018· dataset· en· Harvard Dataverse· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affaboutnon étiqueté
2021 Newfoundland and Labrador Election Study
Laura B. Stephenson, Allison Harell
2022· dataset· en· Harvard Dataverse· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Fashion conversation data on Instagram
Yu-i Ha
2017· dataset· en· Harvard Dataverse· Arts and Humanities
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Data for: Unreviewed science in the news
Juan Pablo Alperín, Alice Fleerackers, Kenneth Shores
2023· dataset· en· Harvard Dataverse· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · metaresearch+scholarly_communicationconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Data for Virtual Mapping in Kenya
Shajy Isac, Parinita Bhattacharjee
2020· dataset· en· Harvard Dataverse· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Questionnaire for Virtual Mapping in Kenya
Shajy Isac, Parinita Bhattacharjee
2020· dataset· en· Harvard Dataverse· Health Professions
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
2
citations
aboutno affnon étiqueté
Natural Climate Solutions for Canada
C. Ronnie Drever
2021· dataset· en· Harvard Dataverse· Environmental Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Participedia Case Data
Participedia Project
2017· dataset· en· Harvard Dataverse· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
NATO Gender Guidelines Dataset NGGD
Heidi Hardt, Stéfanie von Hlatky
2019· dataset· en· Harvard Dataverse· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations

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