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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
Viral Infections and Outbreaks Research
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.

1 563 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.
1 563 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 12 sur 32

Les étiquettes couvrent 3 des 1 563 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 1 563 des 1 563 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.

afffundnon étiqueté
Modeling Ebola Virus Transmission Using Ferrets
Marc-Antoine de La Vega, Geoff Soule, Kaylie N. Tran, Kevin Tierney, Shihua He, Gary Wong +2 autres
2018· article· en· mSphere· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
20
citations
affnon étiqueté
Care of the Child With Ebola Virus Disease*
Carl Eriksson, Timothy M. Uyeki, Mary A. King, Dana Braner, Robert K. Kanter, Niranjan Kissoon
2015· review· en· Pediatric Critical Care Medicine· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
20
citations
affsans résuménon étiqueté
Animal models for Lassa virus infection
Tsing-Lee Tang-Huau, Heinz Feldmann, Kyle Rosenke
2019· review· en· Current Opinion in Virology· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
20
citations
affnon étiqueté
Annual Incidence of Lassa Virus Infection in Southern Mali
David Safronetz, Nafomon Sogoba, Sory Ibrahim Diawara, Sidy Bane, Kyle Rosenke, Ousmane Maïga +7 autres
2017· article· en· American Journal of Tropical Medicine and Hygiene· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
20
citations
affnon étiqueté
Quantification of Ebola virus replication kinetics in vitro
Laura E. Liao, Jonathan Carruthers, Sophie J. Smither, Simon A. Weller, E. Diane Williamson, Thomas R. Laws +9 autres
2020· article· en· PLoS Computational Biology· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
19
citations
affsans résuménon étiqueté
The evolution of supportive care for Ebola virus disease
François Lamontagne, Christophe Clément, Richard Kojan, Mélanie Godin, Patricia Kabuni, Robert Fowler
2019· article· en· The Lancet· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
19
citations
venueaboutno affnon étiqueté
Ebola: How a People’s Science Helped End an Epidemic
Jan Jansen
2017· article· fr· Canadian Journal of African Studies / Revue canadienne des études africaines· Medicine
prédiction machine:candidate · stsconsensus · aucune
19
citations
affsans résuménon étiqueté
Polymorphism of Filovirus Glycoproteins
Viktor E. Volchkov, Valentina A. Volchkova, Olga Dolnik, Heinz Feldmann, Hans‐Dieter Klenk
2005· article· en· Advances in virus research· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
19
citations
affsans résuménon étiqueté
Animal models for viral haemorrhagic fever
D. Falzaran, Dennis A. Bente
2014· review· en· Clinical Microbiology and Infection· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
18
citations
affnon étiqueté
Ebola virus infection induces autoimmunity against dsDNA and HSP60
Hugues Fausther‐Bovendo, Xiangguo Qiu, Stuart McCorrister, Garrett Westmacott, Paul Sandstrom, Concetta Castilletti +3 autres
2017· article· en· Scientific Reports· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
18
citations
afffundnon étiqueté
Potential for Seasonal Lassa Fever Case Exportation from Nigeria
Ashleigh R. Tuite, Alexander Watts, Moritz U. G. Kraemer, Kamran Khan, Isaac I. Bogoch
2019· article· en· American Journal of Tropical Medicine and Hygiene· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
18
citations
affsans résuménon étiqueté
Essentials of filoviral load quantification
Lieselotte Cnops, Johan van Griensven, Anna N. Honko, Daniel G. Bausch, Armand Sprecher, Charles E. Hill +13 autres
2016· review· en· The Lancet Infectious Diseases· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
18
citations

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