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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
Occupational and environmental lung diseases
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.

1 254 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.
1 254 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 11 sur 26

Les étiquettes couvrent 2 des 1 254 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 1 254 des 1 254 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.

affvenueaboutnon étiqueté
Explaining Alberta’s rising mesothelioma rates
Marilyn Cree, M Lalji, Bei Jiang, KC Carriere, Jeremy Beach, Anmmd Kamruzzaman
2009· article· en· Chronic diseases in Canada· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
12
citations
afffundaboutnon étiqueté
Lung cancer incidence in Canadian petroleum workers
A. Robert Schnatter, Mark J. Nicolich, R. Jeffrey Lewis, Fintan Thompson, Heather K Dineen, I. Drummond +3 autres
2012· article· en· Occupational and Environmental Medicine· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
11
citations
affsans résuménon étiqueté
Solid papillary mesothelial tumor
Andrew Churg, Nolwenn Le Stang, Sanja Đačić, Daniel Pissaloux, Hugues Bégueret, Peggy Dartigues +5 autres
2021· article· en· Modern Pathology· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
11
citations
affnon étiqueté
Electron Microscopy Study of Refractory Ceramic Fibers
Pauline MacKinnon, Thomas J. Lentz, Carol Rice, James E. Lockey, Grace K. LeMasters, Peter S. Gartside
2001· article· en· Applied Occupational and Environmental Hygiene· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
11
citations
aboutno affnon étiqueté
Canadian Asbestos: A Global Concern
Laurie Kazan‐Allen
2004· article· en· International Journal of Occupational and Environmental Health· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
10
citations
affvenuesans résuménon étiqueté
Benign Multicystic Mesothelioma: A Case Report
Allyson J. Adolph, T.E. Smith, J. Adolph
2002· article· en· Journal of Obstetrics and Gynaecology Canada· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
10
citations
affnon étiqueté
Assessor burden, inter-rater agreement and user experience of the RoB-SPEO tool for assessing risk of bias in studies estimating prevalence of exposure to occupational risk factors: An analysis from the WHO/ILO Joint Estimates of the Work-related Burden of Disease and Injury
Natalie C. Momen, Kai Nino Streicher, Denise T.C. da Silva, Alexis Descatha, Monique H. W. Frings‐Dresen, Diana Gagliardi +15 autres
2021· review· en· Environment International· Medicine
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · metaresearch
10
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Cancer cluster among police detachment personnel
C VANNETTEN, R Brands, Stephen A. Hoption Cann, John J. Spinelli, Sheldon G. Sheps
2003· article· en· Environment International· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
9
citations

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