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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
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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 125 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.

affvenueaboutnon étiqueté
Une intégration novatrice pour aller de l’avant
Giovanna Sirianni, Betty Onyura, Sarah Kawaguchi, Amy Freedman, Batya Grundland, Elliot Lass +3 autres
2022· article· fr· Canadian Family Physician· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Modelling the Learning Curves of Incoming Surgical Trainees
Marisa Louridas, Teodor Grantcharov, Neil Seeman, A Iancu, D. Steele, Najma Ahmed +1 autres
2017· article· en· Journal of Minimally Invasive Gynecology· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affaboutnon étiqueté
The Expert When the Only
Chantal Phillips
2020· article· en· New England Journal of Medicine· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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citations
affvenueaboutnon étiqueté
Medical Education in Internal Medicine
Daniel Brandt Vegas, Leslie Martin, Irene Ma, Philip K F Hui, Ford Bursey
2021· article· en· Canadian Journal of General Internal Medicine· Medicine
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aboutno affnon étiqueté
MEDICAL EDUCATION IS CHANGING IN PAKISTAN
İftikhar Ahmad
2021· article· en· Gomal Journal of Medical Sciences· Medicine
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affvenuenon étiqueté
Remaniement dû à la pandémie
Sharon Domb, Eden Manly, Debbie Elman
2021· article· fr· Canadian Family Physician· Medicine
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affnon étiqueté
Medical Expertise
Maya J. Goldenberg
2025· book-chapter· en· Oxford University Press eBooks· Medicine
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affvenueaboutnon étiqueté
Five years of competency-based medical education in Canadian urology
David‐Dan Nguyen, Marie-Lyssa Lafontaine, Uday Mann, Nicolas Siron, Julien Letendre, Mélanie Aubé-Peterkin +4 autres
2024· article· en· Canadian Urological Association Journal· Medicine
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aboutno affnon étiqueté
Building on Past Experience
J. Donald Boudreau, Eric J. Cassell, Abraham Fuks
2018· book· en· Oxford University Press eBooks· Medicine
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affaboutnon étiqueté
Optimizing Our Skills Labs to Improve Quality of Learning
Claude Mailhot, Francis Richard, Laurence Juteau, Ema Ferreira, Gilles Leclerc, Cadieux Marie-Josée +1 autres
2023· article· en· American Journal of Pharmaceutical Education· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
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