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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
CIN Computers Informatics Nursing
Sujet
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.

101 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20022025
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.
101 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 2 sur 3

Les étiquettes couvrent 0 des 101 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 101 des 101 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
WebQuests
U Lahaie
2007· article· en· CIN Computers Informatics Nursing· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
7
citations
affnon étiqueté
Supportive Decision Making at the Point of Care
TAMMIE LEIGH DI PIETRO, Diane Doran, G. McArthur
2010· article· en· CIN Computers Informatics Nursing· Nursing
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
5
citations
affnon étiqueté
Blogged Nursing
Pedro Ruymán Brito Brito, Martín Rodríguez‐Álvaro, José Manuel Romero‐Sánchez, Azucena Santillán García, Olga Paloma‐Castro, Domingo Ángel Fernández‐Gutiérrez
2015· article· en· CIN Computers Informatics Nursing· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
4
citations
affnon étiqueté
Development and Design of E_MOTIV
Guillaume Fontaine, Sylvie Cossette
2022· article· en· CIN Computers Informatics Nursing· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
3
citations
affnon étiqueté
User Engagement Using an Etextbook
Margaret Verkuyl, Lynda Atack, Jennifer Lapum, Michelle C. Hughes, Oona St-Amant, Paul Petrie
2021· article· en· CIN Computers Informatics Nursing· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Central Trends in Nursing Informatics
Maxim Topaz, Charlene Ronquillo, Lisiane Pruinelli, S. Raquel Ramos, Laura‐Maria Peltonen, Eriikka Siirala +3 autres
2015· article· en· CIN Computers Informatics Nursing· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
Nurse Practitioner Regulatory Assessment
Danica Tuden, Darlene Secong, Alison Wainwright
2023· review· en· CIN Computers Informatics Nursing· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
1
citations
affnon étiqueté
Characterizing eHealth Behaviors in Health Consumers
Stephanie J. Raps, Timothy Wu, Jesus J. Caban, Laura A. Talbot
2023· article· en· CIN Computers Informatics Nursing· Health Professions
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Digital Transformation in Ghana’s Health Care Sector
Wahab Osman, Archanaa Krisnagopal, Charlene H. Chu
2025· article· en· CIN Computers Informatics Nursing· Social Sciences
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations
affsans résuménon étiqueté
Innovative Technologies
Victoria L. Tiase, Christie L. Martin, Caitlin Bakker, S. Fink, Grace Gao, Akshitha D. Gopikrishnan +5 autres
2025· article· en· CIN Computers Informatics Nursing· Computer Science
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
0
citations

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