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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
Meta-analysis and systematic reviews
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.

4 076 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.
4 076 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 21 sur 82

Les étiquettes couvrent 359 des 4 076 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 4 076 des 4 076 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.

afffundnon étiqueté
Identifying null meta-analyses that are ripe for updating
Nicholas Barrowman, Manchun Fang, Margaret Sampson, David Moher
2003· article· en· BMC Medical Research Methodology· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · metaresearch
41
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affsans résuménon étiqueté
Five common pitfalls in mixed methods systematic reviews: lessons learned
Lucylynn Lizarondo, Cindy Stern, João Apóstolo, Judith Carrier, Kelli Borges dos Santos, Christina Godfrey +6 autres
2022· article· en· Journal of Clinical Epidemiology· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · metaresearch
41
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affsans résuménon étiqueté
Risk of bias: why measure it, and how?
Mark Phillips, Peter K. Kaiser, Lehana Thabane, Mohit Bhandari, Varun Chaudhary, Charles C. Wykoff +7 autres
2021· editorial· en· Eye· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
41
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affnon étiqueté
A unified framework for bias assessment in clinical research
Jennifer Stone, Kathryn Glass, Justin Clark, Zachary Munn, Peter Tugwell, Suhail A.R. Doi
2019· review· en· International Journal of Evidence-Based Healthcare· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · metaresearch
41
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afffundsans résumégemma · metaresearchgpt · metaresearch+scholarly_communicationmodèles en désaccord
Authors seldom report the most patient-important outcomes and absolute effect measures in systematic review abstracts
Arnav Agarwal, Bradley C. Johnston, Robin W.M. Vernooij, Alonso Carrasco‐Labra, Romina Brignardello‐Petersen, Ignacio Neumann +21 autres
2016· review· en· Journal of Clinical Epidemiology· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · aucune
41
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affgemma · metaresearchgpt · metaresearchmodèles en accord
Completeness of reporting of case reports in high‐impact medical journals
Jose Andrés Calvache, Maira Vera‐Montoya, Darío Ordoñez, Adrían V. Hernández, Douglas G. Altman, David Moher
2020· article· en· European Journal of Clinical Investigation· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · metaresearch
40
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venueno affnon étiqueté
What We Still Don't Know About Peer Review
Omar Sabaj, Carlos González Vergara, Álvaro Piña-Stranger
2016· article· en· Journal of Scholarly Publishing· Decision Sciences
prédiction machine:candidate · metaresearchconsensus · metaresearch
40
citations

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