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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
Research Data Management Practices
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.

2 427 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.
2 427 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 2 sur 49

Les étiquettes couvrent 37 des 2 427 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 2 427 des 2 427 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
FAIR in action - a flexible framework to guide FAIRification
Danielle Welter, Nick Juty, Philippe Rocca‐Serra, Fuqi Xu, David Henderson, Wei Gu +17 autres
2023· article· en· Scientific Data· Computer Science
prédiction machine:candidate · open_scienceconsensus · aucune
43
citations
affnon étiqueté
Research Information Management: Defining RIM and the Library’s Role
Rebecca Bryant, Anna Clements, Carol Feltes, David Groenewegen, Simon Huggard, Holly Mercer +4 autres
2017· article· en· Swinburne Research Bank (Swinburne University of Technology)· Computer Science
prédiction machine:candidate · scholarly_communicationconsensus · aucune
39
citations
affnon étiqueté
Standards and Infrastructure for Innovation Data Exchange
Haak Laurel, David Baker, Donna K. Ginther, Gregg Gordon, Matthew A. Probus, Nirmala Kannankutty +1 autres
2012· article· en· Science· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
38
citations
affnon étiqueté
Open Science: Open Data, Open Models, …and Open Publications?
Martyn Clark, Charles H. Luce, Amir AghaKouchak, Wouter R. Berghuijs, Cédric H. David, Qingyun Duan +5 autres
2021· article· en· Water Resources Research· Computer Science
prédiction machine:candidate · open_scienceconsensus · aucune
36
citations
affnon étiqueté
Factors of trust in data reuse
Ayoung Yoon, Yoo Young Lee
2019· article· en· Online Information Review· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · aucune
34
citations
affnon étiqueté
Preserving research data
James A. Jacobs, Charles Humphrey
2004· article· en· Communications of the ACM· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · aucune
33
citations
affnon étiqueté
The Tao of Open Science for Ecology
Stephanie E. Hampton, Sean Anderson, Sarah C. Bagby, Corinna Gries, Xueying Han, Edmund Hart +9 autres
2014· preprint· en· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · aucune
32
citations
affaboutnon étiqueté
Open Metadata for Research Data Discovery in Canada
Alex Garnett, Amber Leahey, Dany Savard, Barbara Towell, Wilson Lee
2017· article· en· Journal of Library Metadata· Computer Science
prédiction machine:candidate · scholarly_communication+open_scienceconsensus · aucune
30
citations
afffundnon étiqueté
Identifying the challenges in implementing open science
Sarah E. Ali‐Khan, Antoine Jean, E. Richard Gold
2018· article· en· MNI Open Research· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · metaresearch
30
citations
affnon étiqueté
Federated Identity Management For Research Collaborations
Daan Broeder, David Kelsey, Philip Kershaw, Tommi Nyrönen, Romain Wartel
2018· article· en· Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)· Computer Science
prédiction machine:candidate · open_scienceconsensus · aucune
30
citations
afffundnon étiqueté
In defense of decentralized research data management
Michael Hanke, Franco Pestilli, Adina Wagner, Christopher J. Markiewicz, Jean‐Baptiste Poline, Yaroslav O. Halchenko
2021· article· en· Neuroforum· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · aucune
29
citations
affgemma · metaresearch+bibliometricsgpt · metaresearch+bibliometrics+open_sciencemodèles en désaccord
Incorporating data sharing to the reward system of science
Philippe Mongeon, Nicolás Robinson‐García, Wei Jeng, Rodrigo Costas
2017· article· en· Aslib Journal of Information Management· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · metaresearch
27
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affvenuenon étiqueté
Can big data tame a “naughty” world?
Jennifer Salmond, Marc Tadaki, Mark E. Dickson
2017· article· en· Canadian Geographies / Géographies canadiennes· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
27
citations
afffundnon étiqueté
Data rescue: saving environmental data from extinction
Ellen K. Bledsoe, Joseph B. Burant, Gracielle Higino, Dominique G. Roche, Sandra A. Binning, Kerri Finlay +4 autres
2022· article· en· Proceedings of the Royal Society B Biological Sciences· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · aucune
27
citations
affnon étiqueté
Act to staunch loss of research data
Andrew Gonzalez, Pedro R. Peres‐Neto
2015· letter· en· Nature· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearch+open_scienceconsensus · aucune
26
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affsans résuménon étiqueté
Best practices for genetic and genomic data archiving
Deborah M. Leigh, Amy G. Vandergast, Margaret E. Hunter, Eric D. Crandall, W. Chris Funk, Colin J. Garroway +7 autres
2024· review· en· Nature Ecology & Evolution· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
24
citations
affsans résuménon étiqueté
A Balanced Data Archiving Policy for Long-Term Studies
Michael C. Whitlock, Judith L. Bronstein, Emilio M. Bruna, Aaron M. Ellison, Charles W. Fox, Mark A. McPeek +6 autres
2015· letter· en· Trends in Ecology & Evolution· Computer Science
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
22
citations
affsans résuménon étiqueté
Facilitating open exchange of data and information
James Gallagher, John A. Orcutt, Pauline Simpson, Dawn J. Wright, Jay Pearlman, Lisa Raymond
2015· article· en· Earth Science Informatics· Computer Science
prédiction machine:candidate · open_scienceconsensus · aucune
22
citations

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