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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
Radiomics and Machine Learning in Medical Imaging
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.

2 251 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.
2 251 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 21 sur 46

Les étiquettes couvrent 9 des 2 251 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 2 251 des 2 251 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.

fundno affnon étiqueté
Functional Tissue Units in the Human Reference Atlas
Supriya Bidanta, Katy Börner, Bruce W. Herr, M. R. Nagy, Katherine S. Gustilo, Rachel Bajema +3 autres
2023· preprint· en· bioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
firedrakeproject/petsc4py: The Python interface to PETSc
Lisandro Dalcín, Lawrence Mitchell, Jed Brown, Patrick E. Farrell, Michael Lange, Barry R. Smith +19 autres
2017· article· en· Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affnon étiqueté
The Role of Big Data in Radiation Oncology
Issam El Naqa
2015· book-chapter· en· Advances in bioinformatics and biomedical engineering book series· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
venueno affnon étiqueté
Detection of Hepatocellular Carcinoma in CT Images Using Deep Learning
Shingo Okamoto, Takehiro Yokota, Jae Hoon Lee, Akihiro Takai, Teruhito Kido, Megumi Matsuda
2018· article· en· Proceedings of the World Congress on Electrical Engineering and Computer Systems and Science· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations
affaboutnon étiqueté
SWOG S1823/CCTG GCC1: Translational observational investigational study of the liquid biomarker microRNA 371a-3p in newly diagnosed germ cell tumours—Real-world trial design, rapid accrual, and robust secondary use of data opportunities.
Antoine Morin Coulombe, Güliz Özgün, Rebecca H. Johnson, Mark A. Lewis, Nabil Adra, Scott E. Eggener +14 autres
2023· article· en· Journal of Clinical Oncology· Medicine
prédiction machine:candidate · aucuneconsensus · aucune
2
citations

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