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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
Sujet
Artificial Intelligence in Healthcare
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.

843 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.
843 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 10 sur 17

Les étiquettes couvrent 7 des 843 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 843 des 843 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affnon étiqueté
Palliative Care Management System
Saman Arif, Tong Li, Pooya Moradian Zadeh
2019· article· en· Undergraduate Research in Natural and Clinical Science and Technology (URNCST) Journal· Health Professions
prédiction distillée:candidate · sts+research_integrityconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Towards Privacy Compliance in the Management of Raw Genomic Data
Erman Ayday, Jean Louis Raisaro, Urs Hengartner, Adam Molyneaux, Jean‐Pierre Hubaux
2013· article· en· Infoscience (Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne)· Health Professions
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Stroke Risk Calculator app
Anila Virani
2014· article· en· Nursing Standard· Health Professions
prédiction distillée:candidate · sts+insufficient_payloadconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Healthcare Monitoring System for Remote Areas
Nirbhay Bhati
2023· article· en· International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology· Health Professions
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
An ensemble approach for detection of diabetes using SVM and DT
Manu Gupta, Jayashri Bagade, Ratnmala Bhimanpallewar, Priya Shelke, Jagadeesh Bodapati, Govindu Komali +1 autres
2025· article· en· Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science· Health Professions
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Diabetes Analytics and Recommendation Engine (DARE)
Joe Samuel, Zied Bouida, Pooria Shafia, Mohamed Hozayen, Leen Yassin Kassab, Lama Kassab +1 autres
2020· article· en· Health Professions
prédiction distillée:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
1
citations
venueno affgemma · aucune catégoriegpt · aucune catégoriemodèles en accord
Machine Learning-Augmented Traditional Analysis: Lactate versus Lactate-to-Albumin Ratio in Predicting Mortality Risk among Septic Patients — A Large-scale Retrospective Study (Preprint)
Yi Xu, Weijun Xiao, Peng Dou, Huang Yunxia, Cao Muhan, Liang Luo +1 autres
2025· article· en· JMIR Medical Informatics· Health Professions
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrow+research_integrity+insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations

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