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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
EEG and Brain-Computer Interfaces
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.

3 062 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.
3 062 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 2 sur 62

Les étiquettes couvrent 7 des 3 062 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 3 062 des 3 062 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.

afffundsans résuménon étiqueté
Seizure prediction for therapeutic devices: A review
Kais Gadhoumi, Jean‐Marc Lina, Florian Mormann, Jean Gotman
2015· review· en· Journal of Neuroscience Methods· Neuroscience
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
194
citations
afffundnon étiqueté
Prepared Movements Are Elicited Early by Startle
Anthony N. Carlsen, Romeo Chua, J. Timothy Inglis, David J. Sanderson, Ian M. Franks
2004· article· en· Journal of Motor Behavior· Neuroscience
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
183
citations
fundno affnon étiqueté
Consciousness and complexity: a consilience of evidence
Simone Sarasso, Adenauer G. Casali, Silvia Casarotto, Mario Rosanova, Corrado Sinigaglia, Marcello Massimini
2021· article· en· Neuroscience of Consciousness· Neuroscience
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
182
citations
affsans résuménon étiqueté
Sleep stage classification using single-channel EOG
Md. Mosheyur Rahman, Mohammed Imamul Hassan Bhuiyan, Ahnaf Rashik Hassan
2018· article· en· Computers in Biology and Medicine· Neuroscience
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
176
citations
fundno affnon étiqueté
Obituary: Yukio Mano (1943–2004)
Katsunori Ikoma
2005· article· en· Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation· Neuroscience
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
173
citations
aboutno affnon étiqueté
A Residual Based Attention Model for EEG Based Sleep Staging
Wei Qu, Zhiyong Wang, Hong Hong, Zheru Chi, Dagan Feng, Ronald R. Grunstein +1 autres
2020· article· en· IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics· Neuroscience
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
169
citations
affsans résuménon étiqueté
Can prepared responses be stored subcortically?
Anthony N. Carlsen, Romeo Chua, J. Timothy Inglis, David J. Sanderson, Ian M. Franks
2004· article· en· Experimental Brain Research· Neuroscience
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
167
citations
afffundsans résuménon étiqueté
A comparison between detectors of high frequency oscillations
Rina Zelmann, Francesco Mari, Julia Jacobs, Maeike Zijlmans, François Dubeau, Jean Gotman
2011· article· en· Clinical Neurophysiology· Neuroscience
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
166
citations
afffundsans résuménon étiqueté
Learning to move machines with the mind
Andrea M. Green, John Kalaska
2010· review· en· Trends in Neurosciences· Neuroscience
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
155
citations
affnon étiqueté
BCI meeting 2005-workshop on clinical issues and applications
Andrea Kübler, Vivian K. Mushahwar, Leigh R. Hochberg, John P. Donoghue
2006· article· en· IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering· Neuroscience
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
154
citations
affnon étiqueté
Mind Control of a Robotic Arm With Visual Fusion Technology
Chenguang Yang, Huaiwei Wu, Zhijun Li, Wei He, Ning Wang, Chun‐Yi Su
2017· article· en· IEEE Transactions on Industrial Informatics· Neuroscience
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
149
citations

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