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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
Healthcare professionals’ stress and burnout
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.

1 945 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.
1 945 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 12 sur 39

Les étiquettes couvrent 8 des 1 945 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 1 945 des 1 945 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.

affvenuenon étiqueté
Physician suicide
Joy Albuquerque, Sarah Tulk
2019· article· en· Canadian Medical Association Journal· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
19
citations
affnon étiqueté
Does Physician Retirement Affect Patients? A Systematic Review
Kenneth Lam, Cameron G. Arnold, Rachel Savage, Nathan M. Stall, Lynn Zhu, Wei Wu +3 autres
2019· review· en· Journal of the American Geriatrics Society· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
19
citations
affsans résuménon étiqueté
Critical Care Staffing in Pandemics and Disasters
Charles L. Sprung, Asha V. Devereaux, Marya Ghazipura, Lisa Burry, Tanzib Hossain, Mitchell Hamele +17 autres
2023· review· en· CHEST Journal· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
19
citations
affsans résuménon étiqueté
Impact of leadership on ICU clinicians’ burnout
Amr Salah Omar, Sameh Elmaraghi, Mohsen Mahmoud, Mohamed A. Khalil, Rajvir Singh, Peter J. Ostrowski
2015· letter· en· Intensive Care Medicine· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
18
citations
affaboutnon étiqueté
Physician wellness in orthopaedic surgery
Hassan R. Mir, Katheryne Downes, Antonia F. Chen, Ruby Grewal, Derek M. Kelly, Michael J. Lee +2 autres
2021· article· en· Bone & Joint Open· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
18
citations
affaboutsans résuménon étiqueté
A Longitudinal Survey on Canadian Emergency Physician Burnout
Kerstin de Wit, Anna Tran, Natasha Clayton, Darshana Seeburruth, Rodrick Lim, Patrick Archambault +6 autres
2024· article· en· Annals of Emergency Medicine· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
18
citations
affsans résuménon étiqueté
Compassion Fatigue in Surgical Trainees
Natashia M. Seemann, Paul J. Karanicolas, Matthew P. Guttman, Avery B. Nathens, Homer Tien, Janet Ellis +2 autres
2019· article· en· Journal of surgical education· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
18
citations

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