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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
Artificial Intelligence in Healthcare
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.

843 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.
843 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 15 sur 17

Les étiquettes couvrent 7 des 843 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 843 des 843 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
Predicting Patient Length of Stay Using Machine Learning Models
Omar Khaled, Tarek Mostafa, Shaimaa Salah, Mohamed Ezz, Mohamed Omar, Ahmed F. Ali
2024· book-chapter· en· Lecture notes on data engineering and communications technologies· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
DACOS - Dataset
Himesh Nandani, Mootez Saad, Tushar Sharma
2023· dataset· en· Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
GPIAtlantic
Robert Moir
2014· book-chapter· en· Health Professions
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · insufficient_payload
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Artificial intelligence and public health
K. Lee, B. Gandhi, Jonathan A. Tangsrivimol, Hafeez Ul Hassan Virk, Adham El Sherbini, Zhen Wang +2 autres
2025· book-chapter· en· Elsevier eBooks· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
EuroGP 2019 panel discussion
Ting Hu, Lukáš Sekanina
2019· article· en· ACM SIGEVOlution· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
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affnon étiqueté
Complete Platform for Remote Health Management
Bożena Kamińska, Yindar Chuo, M. Marzencki, Benny Hung, Camille Jaggernauth, Kouhyar Tavakolian +1 autres
2013· article· en· DOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals)· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affaboutnon étiqueté
P156 HYPERTENSIVES USERS OF A HEALTH WEB PORTAL
Joany Rousseau Bédard, Lyne Cloutier, André Michaud
2024· article· en· Journal of Hypertension· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affnon étiqueté
AI-Based Healthcare Chatbot System
Umar Shaikh
2025· article· en· International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations

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