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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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Revue
Sujet
COVID-19 diagnosis using AI
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.

1 016 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.
1 016 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 16 sur 21

Les étiquettes couvrent 5 des 1 016 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 1 016 des 1 016 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.

venueno affnon étiqueté
Clinical and Economic Evaluation of a Real-Time Chest X-Ray Computer-Aided Detection System for Misplaced Endotracheal and Nasogastric Tubes and Pneumothorax in Emergency and Critical Care Settings: Protocol for a Cluster Randomized Controlled Trial
Chu‐Lin Tsai, T. C. Chu, Chih‐Hung Wang, Wei‐Tien Chang, Min‐Shan Tsai, Shih‐Chi Ku +16 autres
2025· article· en· JMIR Research Protocols· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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aboutno affnon étiqueté
Impact of Using ChatGPT on Students
Robee Roshna Zia
2025· book-chapter· en· Advances in computational intelligence and robotics book series· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
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affnon étiqueté
Artificial intelligence and its contribution to overcome COVID-19
Arun Chockalingam, Vibha Tyagi, Rahul G. Krishnan, ShehrozS Khan, Sarath Chandar, MirzaFaisal Beg +8 autres
2021· article· en· International Journal of Noncommunicable Diseases· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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affaboutnon étiqueté
CanESM5 data for CCCma COVID-19 climate scenarios
John C. Fyfe, Viatcheslav Kharin, Neil C. Swart, Gregory M. Flato, Michael Sigmond, Nathan P. Gillett
2020· dataset· en· Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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affsans résuménon étiqueté
Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2020, 23rd International Conference, Lima, Peru, October 4–8, 2020, Proceedings, Part IV (segmentation; shape models and landmark detection)
Anne L. Martel, Purang Abolmaesumi, Danail Stoyanov, Diana Mateus, María A. Zuluaga, Shengyuan Zhou +2 autres
2020· preprint· en· HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe)· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
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affnon étiqueté
Corona Discharge Ionization
Kermit K. Murray, Robert K. Boyd, Marcos N. Eberlin, G. John Langley, Liang Li, Yasuhide Naito
2016· dataset· en· IUPAC Standards Online· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
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aboutno affnon étiqueté
REVIEW ARTICLE: EPIDEMIOLOGY OF COVID’19
Idahor Courage, Okuma Oghenevwede, Anugom Gene-Genald, Willie Gabriel, Akwazie Chukwunonso, Boluwatife Oyetayo
2020· article· en· American Journal of Health Medicine and Nursing Practice· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
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affsans résuménon étiqueté
Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2020, 23rd International Conference, Lima, Peru, October 4–8, 2020, Proceedings, Part VII (brain development and atlases; DWI and tractography; functional brain networks; neuroimaging; positron emission tomography)
Anne L. Martel, Purang Abolmaesumi, Danail Stoyanov, Diana Mateus, María A. Zuluaga, Shuai Zhou +2 autres
2020· preprint· en· HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe)· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
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