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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
Machine Learning with Applications
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.

48 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20212025
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.
48 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 1 sur 1

Les étiquettes couvrent 0 des 48 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 48 des 48 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.

affnon étiqueté
A semi-supervised learning approach for bladder cancer grading
Kenneth Wenger, Kayvan Tirdad, Alex Dela Cruz, Andrea Mari, Mayada Basheer, Cynthia Kuk +4 autres
2022· article· en· Machine Learning with Applications· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
18
citations
affnon étiqueté
ABC: Artificial Intelligence for Bladder Cancer grading system
Khashayar Habibi, Kayvan Tirdad, Alex Dela Cruz, Kenneth Wenger, Andrea Mari, Mayada Basheer +5 autres
2022· article· en· Machine Learning with Applications· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affnon étiqueté
A causal direction test for heterogeneous populations
Vahid Partovi Nia, LI Xin-lin, Masoud Asgharian, Shoubo Hu, Yanhui Geng, Zhitang Chen
2021· article· en· Machine Learning with Applications· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
A novel application of XAI in squinting models: A position paper
Kenneth Wenger, Katayoun Hossein Abadi, Damian Fozard, Kayvan Tirdad, Alex Dela Cruz, Alireza Sadeghian
2023· article· en· Machine Learning with Applications· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations

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