MétaCan
Menu
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
NMR spectroscopy and applications
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.

626 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.
626 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 11 sur 13

Les étiquettes couvrent 0 des 626 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 626 des 626 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
MRI of Fluids in Strong Acoustic Fields
Igor V. Mastikhin, Benedict Newling
2008· other· en· Physics and Astronomy
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
aboutno affnon étiqueté
MRS Tests in Eastern Canada ‐ Coping with Magnetite Dissemination
A. Legchenko, Alain Rouleau, Michel F. Bureau, Michel Chouteau, Julie Menier, Yves Leblanc +3 autres
2011· article· en· Symposium on the Application of Geophysics to Engineering and Environmental Problems 2011· Physics and Astronomy
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Bulk NMR Measurements of Spray Dynamics
D. W. J. Osmond, William Selby, Laura Romero‐Zerón, Igor V. Mastikhin
2023· article· en· Applied Magnetic Resonance· Physics and Astronomy
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Spin-Echo Capillary Rheometry Measurements of Foam Flow
Jace Taylor, Sebastian Richard, Bruce J. Balcom, Benedict Newling
2023· article· en· Applied Magnetic Resonance· Physics and Astronomy
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
10.1063/1.3650767.7
2011· dataset· en· Default Digital Object Group· Physics and Astronomy
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
aboutno affnon étiqueté
Herman Yaggi Carr, PhD (1924–2008): A tribute
Vivian S. Lee
2009· article· en· Journal of Magnetic Resonance Imaging· Physics and Astronomy
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
Primary NMR fid data for Abas, M. et al.
Monalisa Abas, Xuan Huyen Vi Cao, Nicholas Taggar, Kevin Voth, Tabitha E. Wood
2022· dataset· en· Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)· Physics and Astronomy
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
NMR Phase Error Correction with New Modeling Approaches
Aixiang Jiang, Andrée E. Gravel, Ethan Tse, Sanjoy Das, James A. Hanley, Robert Nadon
2024· article· en· Journal of Data Science and Intelligent Systems· Physics and Astronomy
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
NMR helps to clear a mine field
Tereza Pultarova
2025· article· en· Physics World· Physics and Astronomy
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
10.1063/1.3650767.5
M. Khammar, John M. Shaw
2011· dataset· en· Default Digital Object Group· Physics and Astronomy
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
0
citations
fundno affnon étiqueté
Implantable NMR Microprobe Design using a Machine learning approach
José A Bernardo, Abel Rangel Trejo, Lucas Werling, Wilfried Uhring, Luc Hébrard, Christian Gontrand +1 autres
2021· preprint· en· HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe)· Physics and Astronomy
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
DISCOVER 2024: Symposium workshops
David W. Allen, James Reid, Glenn Pears, Juerg Hauser, Malcolm Sambridge, Mike Hatch +3 autres
2024· article· en· Preview· Physics and Astronomy
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations

En coulisses: Sélection · Constats · À propos