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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
Innovations in Medical Education
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.

6 256 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.
6 256 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 12 sur 126

Les étiquettes couvrent 27 des 6 256 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 6 256 des 6 256 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.

affsans résuménon étiqueté
Assessing Tutorial-Based Assessment
Kevin W. Eva
2001· article· en· Advances in Health Sciences Education· Medicine
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
60
citations
aboutno affnon étiqueté
Deconstructing Quality in Education Research
Gail M. Sullivan
2011· article· en· Journal of Graduate Medical Education· Medicine
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · metaresearch
60
citations
affaboutnon étiqueté
Addressing the health advocate role in medical education
Suzanne Boroumand, Michael J. Stein, Mohammad Jay, Julia W. Shen, Michael Hirsh, Shafik Dharamsi
2020· article· en· BMC Medical Education· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
59
citations
affnon étiqueté
Twelve tips for curriculum renewal
Peter J. McLeod, Yvonne Steinert
2014· article· en· Medical Teacher· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
59
citations
affnon étiqueté
The curious case of case study research
Jennifer Cleland, Anna MacLeod, Rachel Ellaway
2021· article· en· Medical Education· Medicine
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · metaresearch
59
citations
affnon étiqueté
Competency-Based Medical Education for Plastic Surgery
Aaron Knox, Mirko S. Gilardino, Steve J. Kasten, Richard J. Warren, Dimitri J. Anastakis
2014· article· en· Plastic & Reconstructive Surgery· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
58
citations
affnon étiqueté
Making the Case for History in Medical Education: Fig. 1.
David S. Jones, Jeremy A. Greene, Jacalyn Duffin, John Harley Warner
2014· article· en· Journal of the History of Medicine and Allied Sciences· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
58
citations
affnon étiqueté
Feedback data sources that inform physician self-assessment
Jocelyn Lockyer, Heather Armson, Benjamin Chesluk, Timothy Dornan, Eric S. Holmboe, E. Hill De Loney +2 autres
2011· article· en· Medical Teacher· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
56
citations

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