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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
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Domaine
Revue
Sujet
COVID-19 Pandemic Impacts
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.

1 869 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.
1 869 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 19 sur 38

Les étiquettes couvrent 10 des 1 869 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 1 869 des 1 869 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.

affnon étiqueté
Stocks, flows, and risk response to pandemic data.
Nicholas Reinholtz
2021· article· en· Journal of Experimental Psychology Applied· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
Private savings and COVID-19 in Sub-Saharan Africa
Boileau Loko, Nelie Nembot, Marcos Poplawski‐Ribeiro
2025· article· en· Emerging Markets Review· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
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afffundsans résuménon étiqueté
The COVID-19 pandemic and the 2020 US presidential election
Leonardo Baccini, Abel Brodeur, Stephen Weymouth
2020· preprint· en· Journal of Population Economics· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
venueno affsans résuménon étiqueté
The Impact of COVID-19 on Food Security Across Income Levels
Lillie Monroe-Lord, Azam Ardekani, Cassidy Weitman
2024· article· en· Journal of Nutrition Education and Behavior· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
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affsans résuménon étiqueté
Trip Satisfaction During the First Period of Covid-19 Confinement
Zahra Tavakoli, E. Owen D. Waygood, Geneviève Boisjoly, Jonas De Vos, Kevin Manaugh, Ipek N. Sener +2 autres
2022· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
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affsans résuménon étiqueté
Financial Stability Amidst the Pandemic Crisis: On Top of the Wave
Christos V. Gortsos, Wolf-Georg Ringe, Filippo Annunziata, Emilios Avgouleas, Rym Ayadi, Marco Bodellini +22 autres
2021· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affsans résuménon étiqueté
Blending data to understand the economic impact of COVID-19
Scott A. Brave, Rebecca J. Hutchinson, C Kurz, Michael Stepner, Ron S. Jarmin
2022· article· en· Business Economics· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affvenuesans résuménon étiqueté
Life in the pandemic
Valiyah Khurshid
2021· article· en· Canadian Medical Education Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
aboutno affsans résuménon étiqueté
Can COVID-19 Accelerate Technologicaltransformations?
Pablo Egaña-delSol, Alejandro Micco
2020· article· en· SSRN Electronic Journal· Economics, Econometrics and Finance
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations

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