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2026 conference-paper

Meta-Cobi: A Metadata-Augmented Vision-Language Framework for Multi-view Canine Body Condition Scoring

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2Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : kr. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Résumé indisponible. Les résultats de l’étude ne doivent pas être déduits de son seul titre.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Meta-Cobi: A Metadata-Augmented Vision-Language Framework for Multi-view Canine Body Condition Scoring
Date Crossref
26/07/2026
Éditeur
Springer Nature Switzerland
Type
book-chapter

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Catholic University of Korea Department of Artificial Intelligence pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Kyung Hee University Department of Software Convergence pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

Department of Artificial Intelligence — Catholic University of Korea et Department of Software Convergence — Kyung Hee University.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.