MétaCan
Menu
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
Academic Publishing and Open Access
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.

1 650 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.
1 650 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 2 sur 33

Les étiquettes couvrent 37 des 1 650 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 1 650 des 1 650 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.

aboutno affnon étiqueté
Beall's List Removed: What Stands Between Us and Open Access Predators?
Michael Mimouni, Eyal Braun, Francis B. Mimouni, Daniel Mimouni, Eytan Z. Blumenthal
2017· letter· en· The American Journal of Medicine· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · metaresearch+open_science+research_integrityconsensus · aucune
23
citations
affnon étiqueté
Ten myths around open scholarly publishing
Jonathan Tennant, Harry Crane, Tom Crick, Jacinto Dávila, Asura Enkhbayar, Jo Havemann +10 autres
2019· preprint· en· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · metaresearch+scholarly_communication+open_scienceconsensus · aucune
22
citations
affnon étiqueté
IDM editorial statement on the 2019-nCoV
Yiming Shao
2020· editorial· en· Infectious Disease Modelling· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
21
citations
fundno affnon étiqueté
NEWS
Elizabeth Wager, Sabine Kleinert
2013· review· fr· Journal of Global Health· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · insufficient_payloadconsensus · aucune
19
citations
affgemma · metaresearchgpt · metaresearch+research_integrity+scholarly_communicationmodèles en désaccord
Re-evaluation of solutions to the problem of unprofessionalism in peer review
Travis G. Gerwing, Alyssa M. Allen Gerwing, Chi‐Yeung Choi, Stephanie Avery‐Gomm, Jeff C. Clements, Joshua A. Rash
2021· article· en· Research Integrity and Peer Review· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · metaresearch+research_integrityconsensus · metaresearch
17
citations
affnon étiqueté
Google Scholar and Scopus
Sarah Bonato
2016· article· en· Journal of the Medical Library Association JMLA· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · bibliometrics+scholarly_communication+insufficient_payloadconsensus · aucune
17
citations
affnon étiqueté
Mastodon over Mammon: towards publicly owned scholarly knowledge
Björn Brembs, A. Lenardic, Peter Murray‐Rust, Leslie Chan, Dasapta Erwin Irawan
2023· review· en· Royal Society Open Science· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · scholarly_communication+open_scienceconsensus · aucune
14
citations
affnon étiqueté
Reproducibility of COVID-19 pre-prints
Annie Collins, Rohan Alexander
2022· article· en· Scientometrics· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · metaresearch+bibliometricsconsensus · aucune
14
citations
affnon étiqueté
Preprint Servers in Kidney Disease Research
Caitlyn Vlasschaert, Cameron Giles, Swapnil Hiremath, Matthew B. Lanktree
2020· review· en· Clinical Journal of the American Society of Nephrology· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · scholarly_communication+open_scienceconsensus · aucune
12
citations
affnon étiqueté
Impact of Transformative Agreements on Publication Patterns
Caitlin Bakker, Allison Langham-Putrow, Amy Riegelman
2024· article· en· International Journal of Librarianship· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · metaresearch+scholarly_communication+open_scienceconsensus · aucune
12
citations
afffundgemma · metaresearch+research_integrity+scholarly_communicationgpt · metaresearch+research_integrity+scholarly_communicationmodèles en accord
Lessons from the COVID-19 pandemic and recent developments on the communication of clinical trials, publishing practices, and research integrity: in conversation with Dr. David Moher
Daeria O. Lawson, Michael Ke Wang, Kevin Kim, Rachel Eikelboom, Myanca Rodrigues, Daniela Trapsa +2 autres
2022· letter· en· Trials· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · metaresearch+research_integrityconsensus · metaresearch
11
citations
affnon étiqueté
The Level of Evidence Presented at Plastic Surgery Meetings
Jennifer E. Chuback, Talia L. Varley, Blake Yarascavitch, Felmont F. Eaves, Mohit Bhandari
2013· article· en· Plastic & Reconstructive Surgery· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
10
citations
afffundgemma · open_sciencegpt · scholarly_communication+open_sciencemodèles en désaccord
Making science public: a review of journalists’ use of Open Science research
Alice Fleerackers, Natascha Chtena, Stephen Pinfield, Juan Pablo Alperín, Germana Barata, Monique Batista de Oliveira +1 autres
2023· review· en· F1000Research· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · aucune
10
citations
affnon étiqueté
Google Scholar and Scopus
Sarah Bonato
2016· article· en· Journal of the Medical Library Association JMLA· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · metaresearch+bibliometrics+insufficient_payloadconsensus · aucune
10
citations
affnon étiqueté
Success Factors for Open Access
J. E. Till
2003· article· en· Journal of Medical Internet Research· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · aucune
9
citations

En coulisses: Sélection · Constats · À propos